數(shù)據(jù)分析可以用的方法(數(shù)據(jù)分析方法)

1.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

1. 參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

2. 非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

2.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

分析大數(shù)據(jù)，R語言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運(yùn)用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，不需要完全理解，重在應(yīng)用。

分析簡單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強(qiáng)，容易上手。我沒有見過有人說自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數(shù)可以幫助你處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。

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。

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。

在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來。

當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、掌握基礎(chǔ)、更新知識(shí)。

基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)知識(shí)）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點(diǎn)大家深有感觸的。

數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計(jì)算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會(huì)SQL，因?yàn)檫@里解決一個(gè)數(shù)據(jù)提取的問題。有機(jī)會(huì)可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。

統(tǒng)計(jì)知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計(jì)：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識(shí)，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì)用到，但是未來呢？行業(yè)知識(shí) 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。

一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)有深入的了解。例如：看到某個(gè)數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑是什么？是如何取出來的？這個(gè)數(shù)據(jù)在這個(gè)行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會(huì)員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個(gè)問題：對于A部門，1、新會(huì)員的統(tǒng)計(jì)口徑是什么。

第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會(huì)員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì)員？2、是如何統(tǒng)計(jì)出來的。A：時(shí)間；是通過創(chuàng)建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。

B：業(yè)務(wù)場景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。

3、這個(gè)數(shù)據(jù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。

4、這個(gè)數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。

后面二點(diǎn)，更重要是對業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識(shí)了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識(shí)都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)很重要。我非常同意。

因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會(huì)寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。

你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯(cuò)誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。

新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因?yàn)榛A(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)的是一點(diǎn)一滴的積累起來的，有時(shí)候是急不來的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來。

不要過于追求很高級(jí)、高深的統(tǒng)計(jì)方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗(yàn)來說，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識(shí)、基本技能的學(xué)習(xí)。

二、要有三心。1、細(xì)心。

2、耐心。3、靜心。

數(shù)據(jù)分析師其實(shí)是一個(gè)細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。

而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊(duì)中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會(huì)形成一套自己的思想。

當(dāng)然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書也不錯(cuò)。在我以為多看看你身邊更資深同事的報(bào)告，多問問他們是怎么去考慮這個(gè)問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個(gè)分析體系的。

四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)。當(dāng)你掌握好前面的基本知識(shí)和一些技巧性東西的時(shí)候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累上了。

這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識(shí)的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。

而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識(shí)，特別是沒有相關(guān)背景的同學(xué)。

很簡單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。

2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。

4.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對應(yīng)關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、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。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進(jìn)行觀測的對應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

5.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說服力，會(huì)人為的設(shè)置對比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

6.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

去百度文庫，查看完整內(nèi)容>

內(nèi)容來自用戶：蔣上樹

常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）

標(biāo)簽：本文包括：

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；

問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP

8.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對應(yīng)關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、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。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進(jìn)行觀測的對應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。