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數(shù)據(jù)分析的三大方法（數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-22 22:25:42 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 297 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的三大方法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡(jiǎn)單而實(shí)用的3大分析方法
2、教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法
3、數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法
4、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三大方法（數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法）

一、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡(jiǎn)單而實(shí)用的3大分析方法

導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)分析師需要哪些“專業(yè)技能”？如果有人建議你去學(xué)習(xí)R語(yǔ)言、tableau、PowerBI，那么我建議你不如先從最基礎(chǔ)也是最核心的數(shù)據(jù)分析方法學(xué)起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業(yè)中大部分電商企業(yè)年銷售可能都不到1個(gè)億），你只要掌握一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作了。

本文主要講解日常數(shù)據(jù)分析中，最常用的三大數(shù)據(jù)分析方法。內(nèi)容雖然簡(jiǎn)單，但是其中充滿了大量的細(xì)節(jié)方面的實(shí)用技巧。

01 對(duì)比

對(duì)比是所有數(shù)據(jù)分析方法中最基礎(chǔ)，也是大家耳熟能詳?shù)囊粋€(gè)。俗話說(shuō)，無(wú)對(duì)比，不分析。說(shuō)的就是對(duì)比分析法了。

在實(shí)際分析場(chǎng)景中，對(duì)比有不同的應(yīng)用維度。比如有環(huán)比、同比、橫比、縱比、絕對(duì)值對(duì)比，相對(duì)值對(duì)比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應(yīng)用場(chǎng)景。

1. 絕對(duì)值對(duì)比與相對(duì)值對(duì)比

從概念上而言，絕對(duì)值包含正數(shù)、負(fù)數(shù)和零值。在電商數(shù)據(jù)分析中，一般是指正數(shù)之間的對(duì)比較多，如銷售額、退貨額等；相對(duì)值對(duì)比，則是指轉(zhuǎn)化率、完成率等這類相對(duì)數(shù)之間的對(duì)比。

2. 環(huán)比

環(huán)比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)與上期數(shù)據(jù)的比較，比如2017年6月數(shù)據(jù)與2017年5月數(shù)據(jù)的比較。

在電商數(shù)據(jù)分析中，由于每個(gè)自然月之間的銷售差額比較大，如果采用絕對(duì)指標(biāo)，便很難通過對(duì)比觀察到業(yè)務(wù)的變化。

因此，一般會(huì)采用相對(duì)指標(biāo)來(lái)做環(huán)比分析，如2017年6月的銷售達(dá)標(biāo)率是102%，2017年5月的銷售達(dá)標(biāo)率是96%；這樣便很容易知道兩個(gè)月度之間轉(zhuǎn)化率的好壞優(yōu)劣了。然而，如果我們用絕對(duì)值來(lái)對(duì)比：2017年6月銷售額500萬(wàn)，2017年5月銷售額300萬(wàn)，這樣的對(duì)比便很難判斷究竟哪個(gè)月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)數(shù)據(jù)與去年同期數(shù)據(jù)之間的對(duì)比，比如2017年6月銷售額是500萬(wàn)，2016年6月銷售額是450萬(wàn)，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運(yùn)營(yíng)能力在最近一年中，是保持增長(zhǎng)還是呈下滑趨勢(shì)。

同時(shí)，也可以根據(jù)同比增長(zhǎng)趨勢(shì)，來(lái)制訂初步的銷售計(jì)劃。如表3-4所示，假設(shè)現(xiàn)在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平臺(tái)趨勢(shì)），客單價(jià)保持不變的情況下，要想實(shí)現(xiàn)店鋪銷售業(yè)績(jī)的上升，唯有提升轉(zhuǎn)化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當(dāng)轉(zhuǎn)化率提升21%，到達(dá)0.35%時(shí)（0.35%轉(zhuǎn)化率被認(rèn)為是行業(yè)的平均值），業(yè)績(jī)會(huì)提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計(jì)劃推算模擬表

4. 橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?

所謂橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?，是指空間與時(shí)間兩個(gè)不同的維度之間的對(duì)比。橫向?qū)Ρ仁强臻g維度的對(duì)比，指同類型的不同對(duì)象在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行的數(shù)據(jù)對(duì)比。如“本店”與“競(jìng)品”之間的對(duì)比；縱向?qū)Ρ仁菚r(shí)間維度的對(duì)比，指同一對(duì)象在不同時(shí)間軸上的對(duì)比。如前面提到的“同比”“環(huán)比”都是縱向?qū)Ρ取?/p>

5. 份額

嚴(yán)格地說(shuō)，“份額”屬于橫向?qū)Ρ鹊囊环N。由于在實(shí)際分析場(chǎng)景中它經(jīng)常會(huì)被忽略，因此單獨(dú)羅列出來(lái)，加以說(shuō)明。

在某些情況下，數(shù)據(jù)表格中多一個(gè)“份額”，會(huì)讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設(shè)我們要分析“某品牌天貓、京東、唯品會(huì)三大渠道”的“上衣、下衣、連衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的銷售趨勢(shì)和表現(xiàn)。常規(guī)的分析方法是，按照表1的表格結(jié)構(gòu)，將各種數(shù)據(jù)有層次地展現(xiàn)出來(lái)。這時(shí)，所有的銷售數(shù)據(jù)在表格中可以層次分明地一覽無(wú)余。

▼表3-5 以份額處理的數(shù)據(jù)表格

但是，如表1這般的數(shù)據(jù)卻不能直觀告訴我們每個(gè)銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢(shì)是什么。因此，在數(shù)據(jù)分析中便需要加入表2這樣的“份額”分析表格。如此，我們便可一目了然地掌握每個(gè)類別在不同渠道、不同時(shí)期的銷售趨勢(shì)。因此也就達(dá)到了數(shù)據(jù)分析的目的。

很多數(shù)據(jù)分析師往往只是完成了“表1”的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把“表2”也同步呈現(xiàn)出來(lái)。

02 細(xì)分

細(xì)分，是一種從概念上理解非常容易，但實(shí)際應(yīng)用起來(lái)卻很難的分析方法。

細(xì)分分析法，常用于為分析對(duì)象找到更深層次的問題根源。難點(diǎn)在于我們要理解從哪個(gè)角度進(jìn)行“細(xì)分”與“深挖”才能達(dá)到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對(duì)了“解題思路”，問題就迎刃而解；如果“解題思路”錯(cuò)了，勞心費(fèi)力不說(shuō)，問題還解決不了。

在實(shí)際應(yīng)用中，細(xì)分有許多不同的方法，就如同我們?cè)诮忸}時(shí)，有各種不同的“解題思路”一樣。有時(shí)候，面對(duì)同一個(gè)問題，兩個(gè)不同的解題思路都可以達(dá)到解題的目的；但更多時(shí)候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的‘細(xì)分’方法便非常重要。

下面，我們就具體來(lái)看一下，在細(xì)分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對(duì)所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，按照某種標(biāo)準(zhǔn)打上標(biāo)簽，再根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行分類，然后使用匯總或者對(duì)比的方法來(lái)進(jìn)行分析。

在服裝行業(yè)中，常用于做分類分析的標(biāo)簽有“類目”“價(jià)格帶”“折扣帶”“年份”“季節(jié)”等。

通過從“年份”“季節(jié)”的維度來(lái)對(duì)商品庫(kù)存進(jìn)行細(xì)分，我們可以輕松地知道有多少貨屬于“庫(kù)存”，有多少貨屬于“適銷品”；

通過從“折扣帶”的維度來(lái)對(duì)銷售流水進(jìn)行細(xì)分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從“類目”的維度對(duì)銷售流水和庫(kù)存同時(shí)進(jìn)行細(xì)分，我們可以知道統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)品類的銷售動(dòng)態(tài)與庫(kù)存滿足度。

2. 人—貨—場(chǎng)

“人—貨—場(chǎng)”能夠?yàn)槿颂峁┖暧^視野的分析。其原理類似于分類分析，即將所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，打上“人”“貨”“場(chǎng)”的標(biāo)簽，然后再進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析與處理。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，“人—貨—場(chǎng)”分析法往往被靈活運(yùn)用在初步診斷某一競(jìng)品店鋪時(shí)。

如圖3-3所示是利用“人—貨—場(chǎng)”邏輯方法來(lái)分析競(jìng)品店鋪的主流思路。在分析之前，先把“解題思路”用“人—貨—場(chǎng)”的方式羅列出來(lái)，把所有能夠想到的有用的“分支”都羅列出來(lái)，然后查漏補(bǔ)缺、標(biāo)注重要與非重要。最后，再按此“解題思路”來(lái)進(jìn)行分析。便可達(dá)到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用“人—貨—場(chǎng)”細(xì)分方法初步分析競(jìng)品店鋪

3. 杜邦分析法

細(xì)分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在電商數(shù)據(jù)分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

百度百科中對(duì)杜邦分析的解釋是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財(cái)務(wù)比率之間的關(guān)系來(lái)綜合分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。具體來(lái)說(shuō)，它是一種用來(lái)評(píng)價(jià)公司盈利能力和股東權(quán)益回報(bào)水平，從財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的一種經(jīng)典方法?！庇纱丝梢?，杜邦分析主要是用于企業(yè)的財(cái)務(wù)分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用于尋找銷售變化的細(xì)小因素之中。如圖3-4所示，便是根據(jù)杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標(biāo)都統(tǒng)計(jì)出來(lái)的一種常用分析方法。此種方法，有助于我們從細(xì)小的數(shù)據(jù)顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化分析是電商、游戲等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特定分析方法，在傳統(tǒng)行業(yè)的零售分析中并不常見。轉(zhuǎn)化分析常用于頁(yè)面跳轉(zhuǎn)分析、用戶流失分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

轉(zhuǎn)化分析的表現(xiàn)形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉(zhuǎn)化情況，并以漏斗圖的形式展現(xiàn)出來(lái)。

▲圖3-5 電商常見的流量轉(zhuǎn)化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數(shù)到加購(gòu)人數(shù)，然后生成訂單、支付訂單，直到最后支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推“轉(zhuǎn)化”分析方法，我們應(yīng)該得到以下結(jié)論：

轉(zhuǎn)化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條“轉(zhuǎn)化路徑”（如圖3-5左側(cè)的路徑所示），這條路徑就是我們的“解題方法”，是決定我們接下來(lái)的分析能否達(dá)成目標(biāo)的重要因素。

當(dāng)“轉(zhuǎn)化路徑”確定后，我們需要把“路徑”中的各個(gè)“節(jié)點(diǎn)”羅列出來(lái)，并把節(jié)點(diǎn)下的重要數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。

最后，根據(jù)路徑把各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)用漏斗圖的形式表達(dá)出來(lái)。

同時(shí)，轉(zhuǎn)化分析還可用于店鋪微觀方面的“轉(zhuǎn)化”洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動(dòng)時(shí)，我們需要分析大促期間“活動(dòng)二級(jí)頁(yè)”的流量轉(zhuǎn)化效果如何。此時(shí)，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動(dòng)頁(yè)效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉(zhuǎn)化路徑定義為“活動(dòng)頁(yè)→詳情頁(yè)→支付頁(yè)面（下單）→支付成功（購(gòu)買）”四個(gè)節(jié)點(diǎn)。然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)頁(yè)面的流量到達(dá)數(shù)量，于是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動(dòng)二級(jí)頁(yè)在“下單→付款”環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價(jià)格過高所致。

本文摘編自《電商數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

二、教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法

一、常用大數(shù)據(jù)分析方法

1、描述性分析

這是業(yè)務(wù)上使用最多的分析方法，也是最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)衡量方法，可以通過企業(yè)各種數(shù)據(jù)獲得很多客戶的情況，例如客戶的喜好，使用產(chǎn)品習(xí)慣等。

2、診斷分析

做好描述性分析之后就可以進(jìn)行診斷分析了，主要是通過評(píng)估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，并深入數(shù)據(jù)的核心，一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)分析工具可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。

3、預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析是用于預(yù)測(cè)未來(lái)事件發(fā)生的可能性，一個(gè)可量化值的預(yù)測(cè)，或者事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)，都可以通過預(yù)測(cè)模型來(lái)完成，預(yù)測(cè)模型也是一種重要的方法，在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。

4、指令分析

數(shù)據(jù)和復(fù)雜性分析的下一步是指令分析，指令模型可以幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。

三、數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法

數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法

數(shù)據(jù)分析重要的是模型，說(shuō)白點(diǎn)就是知道要什么數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)走勢(shì)，懂得如何分析。在數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)后，要根據(jù)分析得出結(jié)論，結(jié)論中需要用簡(jiǎn)單明了的語(yǔ)言表明出現(xiàn)的問題，導(dǎo)致問題的原因，最后就是針對(duì)問題的解決方法。

數(shù)據(jù)分析體系可分為數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)整理包含對(duì)源數(shù)據(jù)的獲取、篩選、清洗、整理和統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)整理是對(duì)源數(shù)據(jù)的初加工，是數(shù)據(jù)分析工作的前置。數(shù)據(jù)預(yù)處理是最為重要的，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，如果前期的數(shù)據(jù)加工過程中得到的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤，后面再怎么分析都是不對(duì)的。

數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的工具，根據(jù)自己的目的，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘和分析，找出內(nèi)在的聯(lián)系和變化；在這個(gè)階段更重要的注重對(duì)于數(shù)據(jù)的解讀，數(shù)據(jù)反映出來(lái)的規(guī)則是怎么樣的？目前業(yè)務(wù)碰到什么樣的問題？希望通過數(shù)據(jù)解決什么問題。

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是對(duì)分析的結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn)，大部分是通過專業(yè)圖表來(lái)展示，是數(shù)據(jù)分析報(bào)告的重要組成部分，也即是數(shù)據(jù)分析的終極形式。對(duì)很多公司來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)整理不是難事，難就難在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如何解讀？如何呈現(xiàn)才能說(shuō)明問題？從中能發(fā)現(xiàn)什么業(yè)務(wù)問題？有沒有改善的機(jī)會(huì)？

其實(shí)，以上的業(yè)務(wù)問題，可以轉(zhuǎn)換為從三個(gè)方面去分析。首先數(shù)據(jù)整理后，需要三看：看趨勢(shì)，看分布，看對(duì)比。

看趨勢(shì)即是看目標(biāo)數(shù)據(jù)的時(shí)間走向趨勢(shì)，是波動(dòng)大還是較平緩？哪個(gè)階段變化較大？異常點(diǎn)落在哪個(gè)時(shí)間段？看趨勢(shì)的目的是把握整體的走向?？蛇x工具有：趨勢(shì)圖、多列堆積柱形圖。

看分布目標(biāo)數(shù)據(jù)段整體分布是發(fā)散的還是集中的？集中在哪個(gè)頻率段？中位數(shù)集中在哪個(gè)區(qū)間段？占80%的數(shù)據(jù)集中在什么數(shù)據(jù)區(qū)間段？看分布的目的就是了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定，以及數(shù)據(jù)的集中度?？蛇x工具有：直方圖、箱線圖、正態(tài)分布、點(diǎn)圖、柏拉圖。

看對(duì)比更多時(shí)候，環(huán)比和同比看不出什么問題，更不能說(shuō)明問題，尤其是環(huán)比和同比結(jié)果相差不大的時(shí)候。這時(shí)候，可以與上月對(duì)比看看，穩(wěn)定性如何？集中度有變化嗎？變量之間有關(guān)系嗎？相關(guān)關(guān)系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等。

看趨勢(shì)、看分布、看對(duì)比，就是數(shù)據(jù)分析的三看。需要注意的是，數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)，問題還是要通過具體的業(yè)務(wù)措施去解決，數(shù)據(jù)分析只是告訴你，出問題的地方在哪里，要從哪些方面去改善。因此，數(shù)據(jù)分析三板斧的解讀結(jié)果，只是提供解決問題的方向，并不能代替具體的業(yè)務(wù)解決方案。

以上是小編為大家分享的關(guān)于數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

四、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的分析方法有：

1、列表法

將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來(lái)，是記錄和處理最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚，簡(jiǎn)單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的相關(guān)關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明各個(gè)量的名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)各個(gè)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用圖形表示出來(lái)。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動(dòng)制表和用程序自動(dòng)生成，其中用程序制表是通過相應(yīng)的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調(diào)查的數(shù)據(jù)輸入程序中，通過對(duì)這些軟件進(jìn)行操作，得出最后結(jié)果，結(jié)果可以用圖表或者圖形的方式表現(xiàn)出來(lái)。

圖形和圖表可以直接反映出調(diào)研結(jié)果，這樣大大節(jié)省了設(shè)計(jì)師的時(shí)間，幫助設(shè)計(jì)者們更好地分析和預(yù)測(cè)市場(chǎng)所需要的產(chǎn)品，為進(jìn)一步的設(shè)計(jì)做鋪墊。同時(shí)這些分析形式也運(yùn)用在產(chǎn)品銷售統(tǒng)計(jì)中，這樣可以直觀地給出最近的產(chǎn)品銷售情況，并可以及時(shí)地分析和預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)銷售情況等。所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設(shè)計(jì)中運(yùn)用非常廣泛，而且是極為重要的。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

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