統計分析的定義和方法

㈠ 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對於不同分析要求，我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等，然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。

2、鑽取分析

所謂鑽取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規比較分析

所謂常規比較分析，是指一般比較常見的對比分析方法，例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。

5、財務和因子分析

所謂財務和因子分析，主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標，既能大大減少參與數據建模的變數個數，同時也不會造成信息的大量丟失，達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數據分析

所謂專題大數據分析，是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有：市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

㈡ 統計分析的概念是什麼

統計分析，是指以統計資料為依據，以統計方法為手段，定量分析與定性分析相結合去認識事物的一種分析研究活動，為統計工作的最後階段，是充分發揮統計的信息、咨詢、監督作用的高級階段。

統計最基本的特點是以數字為語言，用數字說話。因此，統計分析必然以統計資料為依據，從大量的數據入手，通過深入研究，發現問題，分析問題，形成觀點，總結經驗教訓，提出改進工作的對策建議。這是統計分析最基本的特點。

統計分析要通過大量的、散亂的數據去觀察事物的整體，了解事物的全貌，要透過事物的數量去認識事物的本質及其運動規律，就必須使用各種科學的統計方法。如大量觀察法、抽樣推斷法、分組分析法、比較分析法、平均分析法、相關與回歸分析法、時間數列分析法、指數分析法與連環替代法，以及各種統計預測方法等。不用這些方法對大量的數據進行分類、比較，並加工計算各種分析指標，我們就無法確定事物的性質，無法掌握事物運動的規律，無法判斷事物水平的高低、質量的優劣、速度的快慢、效益的大小和發展前景的好壞。

㈢ 常用統計分析方法

數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這里介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助

文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。

1.相關分析

相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。

2.回歸分析

回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。

另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。

3.假設檢驗

假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。

在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。

㈣ 常用的統計分析方法總結(聚類分析、主成分分析、因子分析)

1. 系統聚類法 :由N類--1類
2. 分解法 ：由1類---N類
3. K-均值法 ：事先在聚類過程中確定在K類，適用於數據量大的數據
4. 有序樣品的聚類 ：N個樣品排序，次序相鄰的樣品聚成一類
5. 模糊聚類法 ：模糊數學的方法，多用於定性變數
6. 加入法 ：樣品依次加入，全部加入完得到聚類圖。

a.夾角餘弦
b.相關系數

a.常用的類間距離定義有8種之多，與之相應的 系統聚類法 也有8種，分別為
a. 中間距離法
b. 最短距離法 ：類與類之間的距離最近兩個樣品的距離。
c. 最長距離法 ：類與類之間的距離最遠兩個樣品的距離。【先距離最短，後距離最遠合並】
d. 類平均法 ：兩類元素中任兩個樣品距離的平均。
e. 重心法 ：兩個重心xp 和xq 的距離。
f. 可變類平均法
e. 離差平方和法（Ward法） ： 該方法的基本思想來自於方差分析，如果分類正確，同 類樣品的離差平方和應當較小，類與類的離差平方和較大。 具體做法是先將 n 個樣品各自成一類，然後每次縮小一類，每 縮小一類，離差平方和就要增大，選擇使方差增加最小的兩 類合並，直到所有的樣品歸為一類為止。

a. 最短距離法的主要缺點是它有鏈接聚合的趨勢，容易形 成一個比較大的類，大部分樣品都被聚在一類中，所以最短 距離法的聚類效果並不好，實際中不提倡使用。
b. 最長距離法克服了最短距離法鏈接聚合的缺陷，兩類合 並以後與其他類的距離是原來兩個類中的距離最大者，加大 了合並後的類與其他類的距離。

a. 定義 ：主成分分析（Principal Component Analysis，簡記 PCA）是將 多個指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法 ，通常我們把轉化成的綜合指標稱為主成分。

b. 本質：降維

c. 表達 ：主成分為原始變數的線性組合
d. 即信息量在空間降維以後信息量沒有發生改變，所有主成分的方差之和與原始的方差之和

e. 多個變數之間有一定的相關性，利用原始變數 的線性組合形成幾個綜合指標（主成分），在保留原始變數主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用。

f. 累積貢獻率一般是 85% 以上

（1）每一個主成分都是各 原始變數的線性組合
（2）主成分的數目大大少於原始變數的數目
（3）主成分保留了原始變數絕大多數信息
（4）各主成分之間 互不相關

a. 基本目的：用 少數幾個綜合因子去描述多個隨機變數之間的相關關系 。
b. 定義：多個變數————少數綜合因子（不存在的因子）
c. 顯在變數：原始變數X；潛在變數：因子F
d. X=AF+e【公共因子+特殊因子】
e. 應用： 因子分析主要用於相關性很強的多指標數據的降維處理。
f. 通過研究原始變數相關矩陣內部 的依賴關系，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。
g. 定義：原始的變數是可觀測的顯在變數，而 綜合 的因子是 不可觀測 的 潛在變數 ，稱為因子。

i. 根據相關性大小把原始變數分組，使得同組內的變數之間相關性較高，而不同組的變數間的相關性則較低。
ii. 公共因子 ：每組變數代表一個基本結構，並用一個不可觀測的綜合變數表示。
iii. 對於所研究的某一具體問題，原始變數分解成兩部分：

i. R 型因子分析——研究變數之間的相關關系
ii. Q 型因子分析——研究樣品之間的相關關系

a. 因子載荷 是第i個變數與第j個公共因子的相關系數，絕對值越大，相關的密切程度越高。

a. 變數 Xi 的共同度是因子載荷矩陣的第i行的元素的平方和。記為

b. 所有的公共因子與特殊因子對變數 Xi 的貢獻和為1。

a. 確定因子載荷
b. 因子旋轉
c. 計算因子得分

a. 尋找簡單結構的載荷矩陣：載荷矩陣A的所有元素都接 近0或±1，則模型的公共因子就易於解釋。
b. 如果各主因子的典型代表變數不突出，就需要進行旋轉使因子載荷矩陣中載荷的絕對值向0和1兩個方向分化。

a.意義：對公共因子作正交旋轉相當於對載荷矩陣 A 作一正交變換 ，右乘正交矩陣 T ，使 A* = AT 能有更鮮明的實際意義。
b.幾何意義：是在 m 維空間上對原因子軸作一剛性旋轉。 因子旋轉不改變公共因子的共同度，這是因為 A A '=ATT'A'=AA'
c. 旋轉方法有：正交旋轉和斜交旋轉
d. 最普遍的是： 最大方差旋轉法

a. 定義：通過坐標變換使各個因子載荷的方差之和最大。
b. 任何一個變數只在一個因子上有高貢獻率，而在 其它因子上的載荷幾乎為0；
c. 任何一個因子只在少數變數上有高載荷,而在其 它變數上的載荷幾乎為0。

思想相同： 降維
前提條件：各變數間必須有 相關性 ，否則各變數之間沒有共享信息

㈤ 統計方法有哪些在什麼情況下用什麼方法

1.計量資料的統計方法

分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。

參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(ANOVN，即F檢驗)等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個小樣本比較時要求兩總體分布為正態分布且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法(秩和檢驗)。方差分析可用於兩個以上樣本均數的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。對於定量資料，應根據所採用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和單因素方差分析。

2.計數資料的統計方法

計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。 四格表資料：組間比較用

檢驗或u檢驗，若不能滿足 檢驗：當計數資料呈配對設計時，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R×C表可以分為雙向無序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類，不同類的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。

3.等級資料的統計方法

等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統計上稱為等級資料。

㈥ 統計分析法的定義

統計分析法指通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系的分析研究，認識和揭示事物間的相互關系、變化規律和發展趨勢，藉以達到對事物的正確解釋和預測的一種研究方法。世間任何事物都有質和量兩個方面，認識事物的本質時必須掌握事物的量的規律。目前，數學已滲透到一切科技領域，使科技日趨量化，電子計算的推廣和應用，量度設計和計算技術的改進和發展，已形成數量研究法，這已成為自然科學和社會科學研究中不可缺少的研究法。
統計分析法就是運用數學方式，建立數學模型，對通過調查獲取的各種數據及資料進行數理統計和分析，形成定量的結論。統計分析方法是目前廣泛使用的現代科學方法，是一種比較科學、精確和客觀的測評方法。其具體應用方法很多，在實踐中使用較多的是指標評分法和圖表測評法。
統計分析法是根據企業的歷史數據資料以及同類企業的水平，運用統計學方法來確定企業經營各方面工作的標准。用統計計演算法制定的標准，便稱為統計標准。

㈦ 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

㈧ 到底什麼是描述性統計分析定義是怎樣

所謂描述性統計分析，就是對一組數據的各種特徵進行分析，以便於描述測量樣本的各種特徵及其所代表的總體的特徵。描述性統計分析的項目很多，常用的如平均數、標准差、中位數、頻數分布、正態或偏態程度等等。這些分析是復雜統計分析的基礎。
例如：對我國城鎮軍民的醫療保健消費情況進行統計分析，數據如下：
588.8
407.75
376.71
300.81
287.03
252.2
336
341.85
500.86
294.39
541.06
181.23
266
148.8
322.6
280.78
208.78
208.96
270.24
346.56
228.01
247.31
293.23
266.07
233.27
291.76
264.8
336.24
272.44
307.24
327.05
330.54
進行描述性統計分析結果為：
平均數
308.1053125
標准差
95.06485331
中位數
292.495
最小值
148.8
最大值
588.8
峰度
2.375103692
偏度
1.347690777

㈨ 統計分析方法有哪幾種

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

㈩ 統計分析方法有哪幾種 常用的統計方法有哪些

1、系統聚類分析：是一門多元統計分類法，根據多種地學要素對地理實體進行劃分類別的方法。對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列，如土地分等定級、水土流失強度分級等。

2、回歸分析：在統計學中，回歸分析（regression analysis)指的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。回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、主成分分析：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。