常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。
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類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個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。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。
3、相關分析(Correlation Analysis)
相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。
4、對應分析(Correspondence Analysis)
對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。
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❷ 因子分析概念
在各個領域的科學研究中，往往需要對反映事物的多個變數進行大量的觀測並收集大量數據，以便分析尋找規律。多變數大樣本無疑會為科學研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據採集的工作量，更重要的是在大多數情況下，許多變數之間可能存在的相關性增加了問題分析的復雜性，同時對分析帶來不便。如果分別分析每個指標，分析又可能是孤立的，而不是綜合的。盲目減少指標會損失很多信息，產生錯誤的結論。因此需要找到一個合理的方法，在減少分析指標的同時，盡量減少原指標包含信息的損失，對所收集的資料作全面的分析。由於各變數間存在一定的相關關系，因此用較少的指標分別綜合存在於各變數中的各類信息，這少數幾個綜合指標彼此不相關，即所代表的信息是不重疊的，通常稱為因子，因子分析法因此得名。因此，因子分析是將多個實測變數轉換為少數幾個不相關的綜合指標的多元統計分析方法（於志鈞等，1984；趙旭東，1992；陸明德，1991）。
因子分析方法由Spearman在19世紀初研究心理學問題時提出，1957年由Krumbein引入地質學，後來Imbrie對因子分析在地質學中的應用和發展做了大量工作。
因子分析可以從以下幾個方面為地質研究提供幫助：①壓縮原始數據。因子分析為眾多復雜的地質數據精簡提供了一種數學演算法，它能在數量上大大精簡原始數據但又不損失數據中包含的成因信息，這樣就有利於地質人員進行綜合分析。②指示成因推理方向。因子分析能夠把龐雜紛亂的原始數據按成因上的聯系進行歸納、整理、精煉和分類，理出幾條客觀的成因線索，為地質人員提供邏輯推理方向，啟發思考相應的成因結論。③分解疊加的地質過程。現實中觀測到的地質現象往往是多種成因過程疊加的產物，因子分析提供了一個分解疊加過程而識別每個單一地質過程的手段。
鑒於上述原因，因子分析在地學領域的應用十分廣泛，已有效地應用於沉積盆地蝕源區的研究、沉積物的粒度分析、沉積相研究、地層分析、古環境與古生態的研究、石油及天然氣成因研究、油田水化學研究、有機地球化學研究及石油、天然氣化探資料分析等各個方面（曾濺輝等，2002；張俊，2005；陳科貴等，2006）。
❸ 因子分析的基本步驟
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變數歸入一個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關系的假設。因子分析的前提條件
由於因子分析的主要任務之一是對原有變數進行濃縮，即將原有變數中的信息重疊部分提取和綜合成因子，進而最終實現減少變數個數的目的。因此它要求原有變數之間應存在較強的相關關系。否則，如果原有變數相互獨立，相關程度很低，不存在信息重疊，它們不可能有共同因子，那麼也就無法將其綜合和濃縮，也就無需進行因子分析。本步驟正是希望通過各種方法分析原有變數是否存在相關關系，是否適合進行因子分析。SPSS提供了四個統計量可幫助判斷觀測數據是否適合作因子分析：
（1）計算相關系數矩陣Correlation Matrix
在進行提取因子等分析步驟之前，應對相關矩陣進行檢驗，如果相關矩陣中的大部分相關系數小於0.3，則不適合作因子分析；當原始變數個數較多時，所輸出的相關系數矩陣特別大，觀察起來不是很方便，所以一般不會採用此方法或即使採用了此方法，也不方便在結果匯報中給出原始分析報表。
（2）計算反映象相關矩陣Anti-image correlation matrix
反映象矩陣重要包括負的協方差和負的偏相關系數。偏相關系數是在控制了其他變數對兩變數影響的條件下計算出來的凈相關系數。如果原有變數之間確實存在較強的相互重疊以及傳遞影響，也就是說，如果原有變數中確實能夠提取出公共因子，那麼在控制了這些影響後的偏相關系數必然很小。觀察反映象相關矩陣，如果反映象相關矩陣中除主對角元素外，其他大多數元素的絕對值均小，對角線上元素的值越接近1，則說明這些變數的相關性較強，適合進行因子分析。與方法（1）中最後所述理由相同，一般少採用此方法
（3）巴特利特球度檢驗Bartlett test of sphericity
Bartlett球體檢驗的目的是檢驗相關矩陣是否是單位矩陣（identity matrix），如果是單位矩陣，則認為因子模型不合適。Bartlett球體檢驗的虛無假設為相關矩陣是單位陣，如果不能拒絕該假設的話，就表明數據不適合用於因子分析。一般說來，顯著水平值越小（<0.05）表明原始變數之間越可能存在有意義的關系，如果顯著性水平很大（如0.10以上）可能表明數據不適宜於因子分析。
（4）KMO（Kaiser-Meyer-OklinMeasure of Smapling Adequacy）
KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當性量數。KMO測度的值越高（接近1.0時），表明變數間的共同因子越多，研究數據適合用因子分析。通常按以下標准解釋該指標值的大小：KMO值達到0.9以上為非常好，0.8～0.9為好，0.7～0.8為一般，0.6～0.7為差，0.5～0.6為很差。如果KMO測度的值低於0.5時，表明樣本偏小，需要擴大樣本。
❹ 什麼是因子分析法
因子分析法是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變數歸入一個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關系的假設。
在市場調研中，研究人員關心的是一些研究指標的集成或者組合，這些概念通常是通過等級評分問題來測量的，如利用李克特量表取得的變數。每一個指標的集合（或一組相關聯的指標）就是一個因子，指標概念等級得分就是因子得分。
因子分析在市場調研中有著廣泛的應用，主要包括：
（1）消費者習慣和態度研究（U&A）
（2） 品牌形象和特性研究
（3）服務質量調查
（4） 個性測試
（5）形象調查
（6） 市場劃分識別
（7）顧客、產品和行為分類
在實際應用中，通過因子得分可以得出不同因子的重要性指標，而管理者則可根據這些指標的重要性來決定首先要解決的市場問題或產品問題。
❺ 什麼是多因子選股
多因子模型是一類重要的選股模型，它的優點是能夠綜合很多信息最後得出一個選股結果。多因子模型的表現相對米說也比較穩定，因為在不同的市場情況下，總有一些因子會發揮作用。因此，在量化投資界，不同的投盜者和研究者都開發了很多不同的多因子模型。各種多因子模型核心的區別一是在因子的選取上，二是在如何用多因子綜合得到一個最終的判斷。
一般而言，多因子選股模型有兩種判斷方法，一是打分法，二是回歸法。
打分法就是根據各個因子的大小對股票進行打分，然後按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選。打分法根據加權方法的不同又可以分為靜態加權和動態加權。打分法的優點是相對比較穩健，不容易受到極端值的影響。
回歸法就是用過去的股票的收益率對多因子進行回歸。得到一個回歸方程，然後把最新的因子值代入回歸方程得到一個對未來股票收益的預判，最後以此為依據進行選股。回歸法的優點是能夠比較及時地調整股票對各因子的敏感性，而且不同的股對不同的因子的敏感性也可以不同。回歸法的缺點是容易受到極端值的影晌，在股票對因子敏感度變化較大的市場情況下效果也比較差。
❻ 因子分析方法
因子分析是一種多變數化簡技術，目的是分解原始變數，從中歸納出潛在的「類別」，相關性較強的指標歸為一類，不同類間變數的相關性較低，每一類變數代表了一個「共同因子」，即一種內在結構，因子分析就是要尋找該結構。其分析方法有很多種，最常用的有兩種：一是主成分分析方法；另外一種是一般因子分析法。通常所說的因子分析指的就是一般因子分析法，它通過原始變數的方差去構造因子，一般情況下，因子的數量總是要少於變數的數量。所以對於一般因子分析而言，如何正確解釋因子將會比主成分分析更困難。
因子分析一般可以分成四步：
考察變數之間的相關性，判斷是否要進行因子分析；
進行分析，按一定的標准確定提取的因子數目，一般要求特徵值大於1；
考察因子的可解釋性，並在必要時進行因子旋轉，以尋求最佳解釋方式；
計算出因子得分等中間指標，供進一步分析使用。
利用因子分析，可以把搜集到的比較雜亂的原始數據進行壓縮，找出最重要的因子，並對其按照成因歸類、整理，從中找出幾條主線，幫助分析充滿度的主要控制因素。
本研究中共統計岩性圈閉354個，參與統計分析和計算的圈閉有249個。由於其中的落空圈閉無法參與因子分析及充滿度預測模型的建立，因此實際參與分析和預測的岩性油氣藏為222個。初步地質分析後，選取平均孔隙度，%；平均滲透率，10-3μm2；排烴強度，104t/km2；與排烴中心的平面距離，km；與排烴中心的垂直距離，m；地層壓力系數；砂體厚度，m；砂體面積，km2；有機質豐度，%；圍岩厚度，m；平均埋深，m；共11個地質參數進行因子分析。
本研究按不同的成藏體系進行，建立其充滿度預測模型並進行回代驗證。同一成藏體系內的岩性油氣藏的生、儲、蓋、圈、運、保等成藏條件相互影響、相互制約，關系密切，將同一成藏體系中的岩性油氣藏又分別劃分為構造－岩性、透鏡體油氣藏進行預測。
❼ 量化選股策略是什麼多因子模型是什麼
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列的因子作為選股標准，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。
❽ 多因子排序選址技術
層次分析法（Analytic Hierachy Process，簡稱AHP法）是由T.L Saaty於20世紀70年代中期研究出來的。層次分析法作為一種將定性問題轉化為定量計算的系統分析與決策方法，特別適用於那些難以完全用定量進行分析的復雜問題，具有簡潔、靈活、實用等特點。
1.選址評價指標體系構成
場地選址是深部鹹水層CO2地質封存工程的第一步，也是最關鍵的一步。CO2地質封存場地選址受到自然地理、氣象水文、地形地貌、地質構造、儲蓋層組合及其物性、社會經濟、源匯匹配、交通運輸以及工程技術條件等諸多因素制約。盡管如此，可將其歸納為選址技術、安全性、經濟適宜性和地面地質-社會環境條件4個方面建立層次分析結構的選址評價指標體系（表6-20）。
表6-20 深部鹹水層CO2地質封存多因子排序法選址指標體系
2.基於層次分析（AHP）的多因子排序選址評價方法
多因子排序選址方法的主要思路是把層次分析法（AHP）計算出的客觀權重加入到距離綜合評價中去，距離綜合評價是通過描述被評價對象的多個指標進行的，如果把指標看成坐標上的變數，則在幾何上形成一個高維空間（劉愛芳等，2009）。
從幾何角度看，每個被評價對象是由反映它的多個指標值在該空間決定的一個點，決策即方案選擇問題就變成了對這些點進行排序和評價，為便於比較分析，一個自然的想法就是首先在空間確定出參考點，如最優點和最劣點，然後計算各個評價對象與參考點的距離，與最優點越近越好，與最劣點越遠越好（楊建平等，2007）。
在綜合影響深部鹹水層CO2地質封存選址的60餘項因素的基礎上，建立的層次結構評價指標體系和計算的評價指標權重。評價方法的具體步驟如下：
（1）確定評價矩陣。構造原始的指標矩陣X＝（Xij）m×n，其中m為評價個體的數目，n為評價因素的數目。取n個因素的指標矩陣為X＝（X1，…，Xn）。
（2）層次分析法計算客觀權重（劉俊娥等，2005；焦娜，2008）。決策者對每個因素的相對重要性進行比較，全部的比較值aij（i，j＝1，…，n）組成一個成對比較矩陣A：
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對互反矩陣A按行求幾何平均值：
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將 歸一化：
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計算矩陣A的最大特徵值的近似值λ：
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計算互反矩陣A的一致性指標CI及一致性比率CR，檢驗其一致性。當CR＜0.1時，認為A通過一致性檢驗。
計算得權重向量：ω＝（ω1，…，ω4）。
（3）指標同向化。如果指標矩陣n個因素中有逆指標（即越小越好的指標）和適度指標，就要首先進行指標同向化處理，將其轉化為正指標，最簡單的方法是，對於逆指標，取：
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得矩陣：
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（4）對評價矩陣X′進行無量綱化處理，化為標准矩陣Y′＝（Y′1，…，Y′n）。進行無量綱化處理得到新的指標矩陣Y′＝（y′ij）m×n。其中：
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（5）確定加權數據矩陣。由層次分析法確定出的權重ω，對Y′的各行數值進行加權平均，得y1j，…，ymj，由此確定加權矩陣Y：
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（6）確定理想樣本和負理想樣本。由於各因素已經正向化，可以用所有樣本中各因素的最大值構成理想樣本，用各指標的最小值構成負理想樣本，分別用 表示。
（7）計算每個評價對象與理想樣本和負理想樣本的距離。
樣本點到最優點的距離：
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樣本點到最劣點的距離：
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（8）計算評價對象與最優樣本相對接近度。相對接近度越大，表明評價對象與理想樣本的相對距離越小，評價結果越好。計算公式為：
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Ci的值越高，評價值越好。（0≤Ci≤1）
（9）排序。根據接近度Ci的大小可以進行各評價對象的排序，即Ci越大，相應評價對象的評價結果越好（陳榮等，2006）。