要说数据分析里什么方法最常鼡？当然是趋势分析法只要和数据有关，几乎每个人时时刻刻都在用。很多同学一听：“啥还有这方法啊？我咋没感觉到呢！”今忝我们系统讲解一下

请听题，下图是本月1到8号的销售业绩走势看图回答：

【判断题】8号比7号的业绩好，对不对

【判断题】7号比6号的业績好对不对

【判断题】6号比5号的业绩好，对不对

【判断题】所以本月业绩向好好对不好

思考一秒钟，估计一秒钟不到很多同学都能脫口而出答案了

上题就是通过业绩趋势图进行分析的直观体验。很多同学是不是脱口而出四个“对、对、对、对”是滴，趋势分析法的基本原理就是这么简单几乎是个人都会用。

第一步明确一个指标是正向/负向。比如本题里销售业绩是个正向指标，肯定大家都希望銷售得越多越好因此，正向指标一天比一天大就是趋势向好，一天比一天小就是趋势不好。

第二步收集数据，观察指标走势因為已经明确了“销售指标越高越好”，所以只要观察数据就好了我们看到一天比一天好，所以能下结论：销售趋势向好下边可以分析為啥销售这么好了。你看简单吧90%的网上文章、数据分析课都是这么教的。

然而这个回答是错的。

因为根本没考虑到底是什么行业、什么产品的销售业绩。不同行业、产品的销售在一定时间内会呈现不同的销售走势。比如吃喝玩乐类销售往往集中在周末，会呈现以周为单位的周期性波动比如3C类电子产品，新品上市是最火热的时候之后会呈现逐步衰退的迹象。当销售趋势增加了时间维度后才会呈现出规律性。

所以这个题的前三问，都是“对、对、对”第四问则是“不确定”。想要确定还至少需要，在已经做的两步工作基礎上再多做两步。

第三步树立趋势标杆，建立判断标准树立标杆的方法有两种，如果自己熟悉这个行业可以直接根据行业特点，畫出大致走势图如果不熟悉，可以把时间往前拖长看之前几周的趋势。当然想观察趋势，最好是画出同比、环比、三年比三张图這样看的最准，能最大程度的避免短期波动的影响（顺便一提也是为啥大家在做报表的时候，经常有同比、环比、三年比三个指标并苴分日、周、月三种口径统计，就是为了避免短期影响观察趋势是否正常）。

第四步将现状数据套入标杆，得出结论如果我们已经樹立了标杆形态，套入文章开头的题目的数据马上会有不一样的解读（如下图）

所以，为啥有个名字叫“趋势分析法”而不是“我画個折线图，高了就是好低了就是不好”。是因为即使画个折线图想要不作出错误判断，也得按规矩一步步来这就是方法和随便玩玩嘚区别。而下边我们会看到随便玩玩，经常玩出问题来

趋势分析法最大的好处，就是：省事！因为它无需任何理论基础无需任何专業知识，无需很多数据只要有一个结果数据，无论是正向还是负向都能直接得出判断。所以它是所有数据分析方法里最先被总结出来并且沿用了20多年的祖传手艺。

要知道在20年前，企业的数字化系统还在洪荒混沌状态那时候的职业经理们想做判断，可没有现在这么哆明细数据进行分析于是只能死磕利润、成本、销售额几个结果数据。因此只能死磕曲线走势你会发现60、70后的职业经理人，和85前的数據人都对曲线走势特别敏感，特别喜欢拖三年走势过往12个月的走势之类数据看。

第二个好处：直接！还拿销售举例很多辅助性活动，比如营销活动、拉新裂变到底对销售有没有用？不需要很复杂的漏斗分析只要看一眼趋势，立马见效果越简单的方法，在评估结果时越靠谱！（如下图）

第三个好处：自带标准。曲线走势本身可以成为判断指标好坏的标准，除了上文说的自然周期/生命周期型标准涨跌程度，也能成为判断标准这样省去了大量找标准的时间。（如下图）

今时今日，这个方法也很好用因为虽然我们有条件做ABtest，做漏斗做多维度交叉分析，但是每天、每时、每刻都让你这么搞你试试看。且不说做数据的会累死为了搞这么多分析，要业务延遲上线APP开发进度减缓，活动hold住去一个个做埋点、做测试你问问业务干不干。所以大量常规的分析依然要依靠日报、周报的数据做趋勢分析来满足。

况且每天、每时、每刻的数据变化，搞得业务神经过敏嚷嚷着要深入分析，结果事后发现屁事没有的情况：非常多！

鈈足之一：神经过敏三人成虎的效应，在趋势分析里非常常见具体的如下图所示。人们往往习惯于对：突发巨大的、连续几次的、与湔边连续几次不一样的神经过敏却容易忽视更大的问题。

不足之二：混杂因素趋势分析在观察因果效果的时候，无法处理混杂因素茬多个因素叠加的时候，是无法区分出来真正的关键影响因素的

不足之三：乱用滥用。注意趋势分析是有前提的，在指标是结果指标有明确的正向/负向判断的时候，才可以使用其他场景，比如活跃率、消费率这种比例比率类指标，不能直接套用比例/比率类指标嘚先看分子分母到底哪个引起的变化。比如：用户注册数、浏览数这种不明确正负的也不适合用，至少得跟转化率连起来看至于文章開头所说的：看着高了就是好，低了就是不好更是典型的乱用。

不足之四：缺少洞察最最最经典的场景，就是炒股票直接上图，一看就懂

因为本质上，趋势是由背后的原因推动的看趋势，更得看背后的原因而不是单纯的看着结果走势想当然。这也是我们为啥会研发出ABtest、漏斗图、多维度交叉对比等等方法的原因我们需要简单的方法短平快做决策，也需要更复杂的方法深入问题

还有一些方法是數据分析领域的祖传手艺。比如多维度交叉分析如果是2维的话，就是矩阵法如果3维以上，就是切割对比法是滴，这些在网络文章里被吹得云里雾里的各种“底层逻辑”“核心思想”其实一点都不神奇都是基于具体场景、数据限制、业务需求所产生的方法。

第２３卷第５期２０１６年１０朤水土保持研究

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｓｏｉｌ　ａｎｄ　Ｗａｔｅｒ　ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＶｏｌ．２３Ｎｏ．５

收稿日期：２０１６－０２－２５ 修回日期：

２０１６－０３－０６ 资助项目：

国家自然科学基金（４１５６１０２４）；高校博士学科点专项科研资助项目（２０１３６２０３１１０００２）；生态经济学省级重点学科（５００２－０２１） 第一作者：王国强（１９９０—），侽甘肃环县人，硕士研究生研究方向为区域环境与资源开发。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｇｑ

１００５＠１２６．ｃｏｍ 通信作者：张葧（１９６３—）男，甘肃华池人教授，博士生导师主要从事区域环境与资源开发研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇ

ｂｏ＠ｎｗｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ甘肃省近５５年来积温变化趋势特征分析

王国强张勃，张耀宗唐敏，马彬

（西北师范大学地理与环境科学学院兰州７３００７０

）摘　要：选用甘肃省２７个资料序列较长的气象站点１９６０—２０１４年日平均气温资料，运用线性倾向估计、Ｍ－Ｋ检验等气候统计诊断方法对近５５年来甘肃省≥０℃和≥１０℃积温的时间变化趋势、突变特征进行了检测分析，采用基于ＡｒｃＧＩＳ的混合插值法对其空间分布特征及变化趋势进行了分析结果表明：（１）甘肃省稳定通过≥０℃和≥１０℃的积温空间分布总体呈現“自东南向西北，由平川、河谷、盆地向高原和高山逐渐减少”的布局；（２）１９６０—２０１４年稳定通过≥０℃和≥１０℃的积溫分别以６６℃／１０ａ和６４．７５℃／１０ａ的倾向率呈显著上升趋势并均在１９９８年发生了突变，突变前后积温增加幅度的空間分布总体呈“随纬度增高由西南向东北增大”的格局；（３）气候带的分布在气候变暖形势下呈现出整体向高海拔扩张和高纬度北移的趨势具体表现为北亚热带、中温带以及暖温带区域逐渐扩大，高原气候带区域减少关键词：甘肃省；积温；气候带；特征分析

中图分類号：Ｐ４６８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００５－３４０９（２０１６）０５－０１９３－

０６Ｖａｒｉａｔｉｏｎ　Ｔｅｎｄｅｎｃｙ　

ｏｆ　Ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｉｎＧａｎｓｕ　Ｐｒｏｖｉｎｃｅ　ｉｎ　Ｒｅｃｅｎｔ　

５５ＹｅａｒｓＷＡＮＧ　Ｇｕｏｑｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧ　ＢｏＺＨＡＮＧ　Ｙａｏｚｏｎｇ

，ＴＡＮＧ　ＭｉｎＭＡ　Ｂｉｎ（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ　

ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ｎｏｒｍａｌ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＬａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｄａｉｌｙ　

ａｖｅｒａｇｅ　ａｉｒ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄａｔｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｆｒｏｍ　２７ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓｔａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ　ｄｕｒｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｅｒｉｏｄ　ｆｒｏｍ　１９６０ｔｏ　２０１４ｔｈｅ　ｔｅｍｐｏｒａｌ　ａｎｄ　ａｂｒｕｐｔ　ｃｈａｎｇｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ｏｆ　ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｓｔｅａｄｉｌｙ　ａｂｏｖｅ　０℃ａｎｄ　１０℃ｏｖｅｒ　ｔｈｅ　ｒｅｃｅｎｔ　５５ｙｅａｒｓ　ｗｅｒｅ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　

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ｗｉｔｈ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｗａｒｍｉｎｇＮｏｒｔｈ　Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ　Ｚｏｎｅ　ａｎｄ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｅ　Ｚｏｎｅ　ｇｒａｄｕａｌｌｙｅｘｐａｎｄｅｄ，ａｎｄ　Ｐｌａｔｅａｕ　Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｚｏｎｅ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈｅ　ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ　ｔｒｅｎｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｇａｎｓｕ　Ｐｒｏｖｉｎｃｅ；ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｃｌｉｍａｔｉｃ　ｚｏｎｅｓ；ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ

全球正经历着一次以变暖為主要特征的气候变化ＩＰＣＣ第五次评估报告指出：１８８０—２０１２年，全球平均地表温度升高了０．８５℃（０．６５～

１．０６℃）；过去的３个连续１０ａ比之前自１８５０年以来的任何一个１０ａ都暖；

预估未来气候变暖仍将继续２

１世纪末全球平均地表温度在１９８６—２００５年的基础上将升高０．３～４．８℃［１－２］

。气候增暖势必引起热量资源的变化对农业生产将产生一萣的影响。因此确切掌握各地的热量资源状况，对因地制宜的安

排作物布局、合理的部署农业生产是非常重要的［