什麼數據分析方法可以簡化題目

Ⅰ 求教,對行測考試中資料分析里多個步驟的計算,有什麼好的簡化方法嗎上個例題大家看看

這題不用列算式。首先你要知道答案肯定是上升的，排除BD。然後轎車增長12.6%是以轎車為基數，而題目問的是占汽車產量的比重，基數比較大，所以增幅絕對不會超過12.6%,選A。

Ⅱ 數據分析的6種常用方法

常見的6種數據分析的方法有： 直接判斷法、對比分析法、結構分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

無需經過任何的數據對比，根據經驗直接進行判斷。

這種方法對人的要求極高，要求個人對於數據和市場的理解都極其透徹，沒有深度沉澱較長時間是做不到的，否則就成了武斷。

把數據與過去N次進行對比，常見的對比類型有：競爭對手對比、時間同比與環比、類比對比、轉化對比、特徵和屬性對比、前後變化對比的等等。

對比分析法在分析中使用頻率是最高的，因為很多數據只有在對比中才能得出好壞、析出問題。

常見分析術語：

達成： 本月實際完成銷售額與目標業績的對比。達成是用於獲取當前業績的完成進度，評估業績完成進度是否合理。業績達成了，原因是什麼？因為什麼地方足夠好？業績不達成，原因又是什麼？什麼地方出現問題？

同比： 本月實際完成業績與去年同月時期的對比。同比是用於看當前業績和去年同期業績相比有沒有增長。這是做增長的運營者關注的重要指標。同比上升了，要看上升幅度有沒有符合預期，同比下降了，要重點看下降的原因。

環比： 本月實際完成的業績與上月實際完成業績的對比。環比是用於看企業業績前後變化，如試行新的運營策略一個月後與前一個月進行對比，看運營策略是否有效，但是這需要排除其他導致數據異常的原因。

差異： 自身完成業績與競爭對手完成業績的對比。差異是用於尋找企業與同行的產品不同之處，有時是為了避開直接競爭，有時候是為了學習同行優秀之處。

註： 對比分析法要注意控制變數，盡可能保持單一變數的對比，其他條件需要保持一致，這樣的數據對比才有意義。

組內數據與總體數據之間進行對比。

常見如電商流量結構，自然搜索流量占總體的比例，付費流量占總體的比例，個性化推薦占總體的比例等等。

設置一個平均線，分析數據高於或者低於平均值的原因。

觀察流程中每一步的轉化和流失。常見如電商轉化漏斗：展現——點擊——訪問——咨詢——下單——支付等，每一步都設置數據埋點，觀察用戶行為數據，對跳失較高的步驟進行優化，提升產品功能、促銷策略、服務體驗等。

用枝狀結構畫出因果關系的圖表，把影響因素一一列出，形成因果對應，有利於制定合理的方案。

Ⅲ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

Ⅳ 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

Ⅳ 如何巧用數據分析解決問題

用數據分析解決問題就好比你做數學題，從研讀題目到分析題目已知信息，利用已知信息分析題中隱藏條件，最後解題得出答案的過程。

去醫院看病，醫生會先詢問你這個症狀出現多長時間了，然後在觀察你的身體變化，再結合醫學知識，判斷出這個症狀出現的原因，給出病人建議。這個過程也是解決問題的過程。

這個過程總結出來就是：明確問題——分析原因——提出建議

①明確問題

觀察現象把問題定義清楚。需要明確數據來源以及數據的准確性，這里需要注意的是正確定義問題的范圍，不要根據自己的主觀主義把思考局限在「我覺得」的范圍內。

對於業務指標，需要分析指標的含義，以及明確該指標和誰比。定義問題就需要找到理想中的狀態和現實中狀態的差距。

②分析原因

可以使用我們前面所講的「多維度拆解分析方法」，對問題進行拆解，將一個個復雜的問題細化為各個子問題。

多維度拆解分析方法可詳見 ： 多維度拆解方法

針對前面分析的維度進行再次深度分析時，可採用假設檢驗分析方法，假設某個環節出了問題。

假設檢驗分析方法可詳見： 假設檢驗分析法

探討哪個因素對結果影響最大，可以使用相關分析方法，來確定影響結果更大的因素。

相關分析方法可詳見： 相關分析方法

③提出建議

根據第二步找出的原因，提出具體建議，常用的分析方法就是回歸分析或AARRR模型分析方法（詳見）

回歸分析

可以理解為散點圖，在散點圖上畫一條盡可能穿過更多點的一條直線，這條直線叫最佳擬合線。如果這兩個因素存在相關關系，就可以使每個點合理的接近這條直線。

這條回歸線如果用數學公式表示，就是我們所學的幾何課程中的直線方程：Y=ax+b(a:回歸系數;b:截距)

回歸分析的應用

找到了幾者之間的相關關系，就要用回歸分析找到相應的回歸系數，再根據回歸方程找到關鍵指標，細化到具體部門去執行。

但是提出建議的時候需要注意幾點：

①做決策選項不能過多，選項過多會增大決策成本。

②決策是可以落地的具體措施，這樣才能把措施變為行動。

Ⅵ 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(6)什麼數據分析方法可以簡化題目擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

Ⅶ 論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面我整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!

論文常用數據分析方法1

論文常用數據分析方法分類總結

1、 基本描述統計

頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。

描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的`數據進行匯總統計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

論文常用數據分析方法2

4、 差異關系研究

T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。

5、 影響關系研究

相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。

Ⅷ 數據分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法

導讀：數據分析師需要哪些「專業技能」？如果有人建議你去學習R語言、tableau、PowerBI，那麼我建議你不如先從最基礎也是最核心的數據分析方法學起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業中大部分電商企業年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎的數據分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數據化運營工作了。

本文主要講解日常數據分析中，最常用的三大數據分析方法 。內容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細節方面的實用技巧。

01 對比

對比是所有數據分析方法中最基礎，也是大家耳熟能詳的一個。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。

在實際分析場景中，對比有不同的應用維度。比如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應用場景。

1. 絕對值對比與相對值對比

從概念上而言，絕對值包含正數、負數和零值。在電商數據分析中，一般是指正數之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉化率、完成率等這類相對數之間的對比。

2. 環比

環比是指統計周期內的數據與上期數據的比較，比如2017年6月數據與2017年5月數據的比較。

在電商數據分析中，由於每個自然月之間的銷售差額比較大，如果採用絕對指標，便很難通過對比觀察到業務的變化。

因此，一般會採用相對指標來做環比分析，如2017年6月的銷售達標率是102%，2017年5月的銷售達標率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統計周期內數據與去年同期數據之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應用最廣泛的數據分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。

同時，也可以根據同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設現在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平台趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現店鋪銷售業績的上升，唯有提升轉化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當轉化率提升21%，到達0.35%時（0.35%轉化率被認為是行業的平均值），業績會提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表

4. 橫向對比與縱向對比

所謂橫向對比與縱向對比，是指空間與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向對比是空間維度的對比，指同類型的不同對象在統一的標准下進行的數據對比。如「本店」與「競品」之間的對比；縱向對比是時間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的「同比」「環比」都是縱向對比。

5. 份額

嚴格地說，「份額」屬於橫向對比的一種。由於在實際分析場景中它經常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數據表格中多一個「份額」，會讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設我們要分析「某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道」的「上衣、下衣、連衣裙和其他」在「Q1～Q4季度」的銷售趨勢和表現。常規的分析方法是，按照表1的表格結構，將各種數據有層次地展現出來。這時，所有的銷售數據在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數據表格

但是，如表1這般的數據卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什麼。因此，在數據分析中便需要加入表2這樣的「份額」分析表格。如此，我們便可一目瞭然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達到了數據分析的目的。

很多數據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」也同步呈現出來。

02 細分

細分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應用起來卻很難的分析方法。

細分分析法，常用於為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在於我們要理解從哪個角度進行「細分」與「深挖」才能達到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了「解題思路」，問題就迎刃而解；如果「解題思路」錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。

在實際應用中，細分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的「解題思路」一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達到解題的目的；但更多時候，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『細分』方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對所有需要被分析到的數據單元，按照某種標准打上標簽，再根據標簽進行分類，然後使用匯總或者對比的方法來進行分析。

在服裝行業中，常用於做分類分析的標簽有「類目」「價格帶」「折扣帶」「年份」「季節」等。

通過從「年份」「季節」的維度來對商品庫存進行細分，我們可以輕松地知道有多少貨屬於「庫存」，有多少貨屬於「適銷品」；

通過從「折扣帶」的維度來對銷售流水進行細分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從「類目」的維度對銷售流水和庫存同時進行細分，我們可以知道統計周期內品類的銷售動態與庫存滿足度。

2. 人—貨—場

「人—貨—場」能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似於分類分析，即將所有需要被分析到的數據單元，打上「人」「貨」「場」的標簽，然後再進行相應的數據分析與處理。

在實際應用場景中，「人—貨—場」分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。

如圖3-3所示是利用「人—貨—場」邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把「解題思路」用「人—貨—場」的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的「分支」都羅列出來，然後查漏補缺、標注重要與非重要。最後，再按此「解題思路」來進行分析。便可達到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用「人—貨—場」細分方法初步分析競品店鋪

3. 杜邦分析法

細分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫「杜邦分析法」。在電商數據分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

網路中對杜邦分析的解釋是：「杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務比率之間的關系來綜合分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。」由此可見，杜邦分析主要是用於企業的財務分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用於尋找銷售變化的細小因素之中。如圖3-4所示，便是根據杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標都統計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助於我們從細小的數據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 轉化

轉化分析是電商、游戲等互聯網行業的特定分析方法，在傳統行業的零售分析中並不常見。轉化分析常用於頁面跳轉分析、用戶流失分析等業務場景。

轉化分析的表現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化情況，並以漏斗圖的形式展現出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數到加購人數，然後生成訂單、支付訂單，直到最後支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推「轉化」分析方法，我們應該得到以下結論：

轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條「轉化路徑」（如圖3-5左側的路徑所示），這條路徑就是我們的「解題方法」，是決定我們接下來的分析能否達成目標的重要因素。

當「轉化路徑」確定後，我們需要把「路徑」中的各個「節點」羅列出來，並把節點下的重要數據統計出來。

最後，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。

同時，轉化分析還可用於店鋪微觀方面的「轉化」洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間「活動二級頁」的流量轉化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉化路徑定義為「活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）」四個節點。然後統計每個頁面的流量到達數量，於是得出如圖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二級頁在「下單→付款」環節轉化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。

本文摘編自《電商數據分析與數據化運營》，經出版方授權發布。

Ⅸ 論文數據分析方法有哪些

論文數據方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經常會遇到需要同時考慮幾個變數的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致於他們的關系無法用函數形式表達出來。為研究這類變數的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數據，用統計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變數間的統計規律。而統計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變數y和一個自變數x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數據，然後建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數進行估計，這里可以採用最小二乘法。最後，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常採用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優的實驗條件或生產條件的一種數理統計方法。

人們在實驗中所觀察到的數量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數據的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，並對其作出數量分析，比較各種原因在總變異中所佔的重要程度，作為統計推斷的依據。

例如，我們有四種不同配方下生產的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數據，然後再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數據，利用這些數據建立一個判別函數，並求出相應的臨界值。

這時候，對於需要判別的病人，還是測量相同指標的數據，將其帶入判別函數，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬於有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用於分類的統計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變數進行分類。我們常用的是系統聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然後將距離最近的兩類合並成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合並變成n-2類，如此下去，最後所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什麼樣品。

比如，對中國31個省份的經濟發展情況進行分類，可以通過收集各地區的經濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，並進行聚類分析，就能夠得到不同類別數量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數據做降維處理的統計分析方法，它能夠從數據中提取某些公共部分，然後對這些公共部分進行分析和處理。

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發展，它也是多元統計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變數綜合為少數幾個因子，以再現原始變數與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變數在主成分中都佔有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變數，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉。因子軸旋轉可以使原始變數在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變數在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變數來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變數。我們還可以根據公共因子在原始變數上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變數上的載荷較大，由於這些課程需要記憶的內容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，並且根據每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠對學生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用於數據降維處理，它用來研究兩組變數之間的關系。它分別對兩組變數提取主成分。從同一組內部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變數整體的線性相關關系。

Ⅹ 數據分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。