統計學方法與數據分析

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書名：統計學方法與數據分析引論(上下)

作者：[美] R.L.奧特(R.Lyamn Ott)

譯者：張忠占

豆瓣評分：8.8

出版社：科學出版社

出版年份：2003年6月

頁數：1304

內容簡介：

本書據Duxbury Press第5版譯出。內容分為8個部分，共20章，分上下兩冊。各章均有大量習題。作者使用實例來引入主題，並把統計概念和實際問題聯系在一起進行講解，介紹了統計數據的收集和分析過程，討論了如何解釋數據分析的結果，並專門講述了如何寫數據分析報告。

『貳』 統計學方法與數據分析引論 好嗎

統計學方法在大數據分析中是有用的，統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
大數據只是數據量大，不代表我們能觀測到總體。有的時候，總體是可測的。但在更多時候，總體從理論上就是無法觀測的。這時統計學就是必須的，它幫我們從數據里還原出數據背後的真實，如同感官將顯象背後的物自體呈現給人類理性。
隨著數據挖掘技術的發展，數據的獲取自然會越來越容易，但統計學作為從數據中讀取信息的科學，應該永遠和獲取數據的學問相伴相生。

『叄』 數據統計與分析是什麼

問題一：數據統計和數據分析的區別是什麼 數據統計應該是指搜集數據、整理數據，並使數據易於分析。
數據分析是指根據既有的數據，通過測算，得到相應的結果。分析的對象可以是統計得來的數據，也可以是實驗得來的數據。

問題二：什麼是數據分析？ 數=數學、數字（來源、架構）；據=憑據、依據（標准、報表）；分=劃分、區分（篩選、處理）；析=解析、剖析（結果）。我們了解數據分析的意義之後，更需懂得數據對做好數據分析，除了具備專業的數據分析知識或技巧，學會使用好數據分析軟體也是非常重要的，做起事來更能事半功倍，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）這類軟體，具有非常強的數據監測實力，以前很多需要人工提取、再計算的轉化數據，現在軟體能直接監測得到。

問題三：什麼是數據分析? 數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

問題四：什麼是數據分析 有什麼作用? 數據分析（Data Analysis） 數據分析概念
數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。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。
數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關注較大型的數據集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而採集的數據。 數據分析的目的與意義
數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。
在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。 數據分析的功能
數據分析主要包含下面幾個功能：
1. 簡單數學運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5. 基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

數據分析的類型
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰・圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析：又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

數據分析步驟
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
一、識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。 二、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對......>>

問題五：數據分析有什麼作用 數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。
其過程概括起來主要包括：
明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

問題六：大數據分析方法與數據分析方法有什麼區別 其實，沒什麼區別！數據分析的目的就是為了從大數據中提取、分析出有價值的信息！
只是叫法不同而已！如果是小數據，從一定程度上講，也不需要什麼分析的手段！

問題七：對空間數據進行統計分析的意義是什麼 地理信息系統(GIS)具有很強的空間信息分析功能，這是區別於計算機地圖制圖系統的顯著特徵之一。利用空間信息分析技術，通過對原始數據模型的觀察和實驗，用戶可以獲得新的經驗和知識，並以此作為空間行為的決駭依據。 空間信息分析的內涵極為豐富。作為GIS的核心部分之一，空間信息分析在地理數據的應用中發揮著舉足輕重的作用。 疊置分析(Overlay Analysis) 覆蓋疊置分析是將兩層或多層地圖要素進行疊加產生一個新要素層的操作，其結果將原來要素分割生成新的要素，新要素綜合了原來兩層或多層要素所具有的屬性。也就是說，覆蓋疊置分析不僅生成了新的空間關系，還將輸入數據層的屬性聯系起來產生了新的屬性關系。覆蓋疊置分析是對新要素的屬性按一定的數學模型進行計算分析，進而產生用戶需要的結果或回答用戶提出的問題。

『肆』 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。

『伍』 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

『陸』 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

『柒』 統計學常用數據分析方法（二）推斷統計&參數檢驗

01

推論統計

推論統計是統計學中研究年份較為短的一部分內容。

推論統計主要以結果為依據，來證明或推翻某個命題也就是通過分析樣本與樣本分布的差異從而去估算樣本與總體、同一樣本的前後兩次的差異、樣本與樣本的差異、總體與總體的差異是否具有顯著性差異。

舉個例子，我們想研究教育背景是否會影響人的收入。然後我們可以找1000名30歲大學畢業生和1000名30歲初中畢業生。採集他們的工作以及收入情況。用推論統計方法進行數據處理，最後會得出類似這樣兒的結論：「研究發現，大學畢業生組的收入顯著高於初中畢業生組的收入，二者在0.01水平上具有顯著性差異，說明大學畢業生的一些收入情況優於中學畢業生組，也就是學歷會影響收入。」

02

正態性檢 驗

很多統計方法的前提條件是數值服從或近似服從正態分布，所以在進行數據分析之前需要進行正態性檢驗。

常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

03

參數檢驗

已知總體分布的條件下（一般要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗叫做參數檢驗。

Z檢驗：使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布

T檢驗：使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布

單樣本t檢驗：想知道來自總體的一個樣本均值μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標准值)有無差別；

配對樣本t檢驗：當總體均值未知時，並且兩個樣本可以配對，同對中的兩者一一對應，對於處理效果的各種條件方面扱為相似；

兩獨立樣本t檢驗：利用兩個總體的獨立樣本，通過推斷兩個總體的均值是否存在顯著性差異；兩獨立樣本的樣本容量可以相等，也可以不相等。

04

非參數檢驗

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

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

『捌』 統計學中數據分析的依據和方法有哪些

統計學：通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，並進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考統計學基本理論研究有：概率極限理論及其在統計中應用、樹形概率、Banach空間概率、隨機PDE』S、泊松逼近、隨機網路、馬爾科夫過程及場論、馬爾科夫收斂率、布朗運動與偏微分方程、空間分支總體的極限、大的偏差與隨機中數、序貫分析和時序分析中的交叉界限問題、馬爾科夫過程與狄利克雷表的一一對應關系、函數估計中的中心極限定理、極限定理的穩定性問題、因果關系與統計推斷、預測推斷、網路推斷、似然、M——估計量與最大似然估計、參數模型中的精確逼近、非參數估計中的自適應方法、多元分析中的新內容、時間序列理論與應用、非線性時間序列、時間序列中確定模型與隨機模型比較、極值統計、貝葉斯計算、變點分析、對隨機PDE』S的估計、測度值的處理、函數數據統計分析

『玖』 統計學方法與數據分析學習筆記1

統計學方法與數據分析學習筆記1
用於質量改進和再造工程的統計工具、技術和方法：
直方圖
數值描述量（均值、標准差、比例等）
散點圖
線圖（在散點圖中用線連接各點）
控制圖：（樣本均值），r（樣本極差），及s（樣本標准差）
抽樣方案
試驗設計
收集數據要有意識的做好以下幾步：
詳細說明研究、調查或試驗的目標
確定所關心的變數
為調查或科學研究選擇適當的設計方案
收集數據
抽樣的方法：
簡單隨機抽樣
分層隨機抽樣
比估計
整體抽樣
系統抽樣
統計領域可以分為兩個主要分支：描述統計與推斷統計
適當的概括性度量可以為原始測量值的集合提供一幅良好的、粗線條的描繪。通過把一大堆測量值縮減到幾個這樣的描述性統計量，我們可以理解數據所包含的信息
單個變數的數據數值描述性度量
最常用的兩類數值描述性度量是 中心趨勢度量 和 變異性度量。也就是說，我們希望描述測量值分布的中心，並弄清測量值是如何相對於分布中心變化的。為了把總體的數值描述性度量和樣本的數值描述性度量區別開來，稱前者為 參數，後者為 統計量。在統計推斷的有關問題中，不能計算各種參數的數值，但可以計算來自樣本的相應的統計量，並用得到的數值去估計相應的總體參數。
中心趨勢度量
眾數
中位數
算術平均值
均值 是對一組測量值中心的常用的度量，但它會由於在集合中一個或多個極端值的出現而發生失真。在這樣的情況下，極端值（又稱作 離群值）會使均值偏向自己一方以找到數據的平衡點，因此而歪曲了均值最為中心值度量的意義。對均值的一種變通方法是截尾均值，即去掉最大和最小的若干數值，對其餘的數作平均。
記 眾數Mo 中位數Md 均值μ 截尾均值TM
這些中心趨勢度量之間有何聯系
答案依賴於數據的 偏倚程度（偏度）
要記住的重要一點是：我們不能局限於僅用一種中心趨勢度量。對某些數據集合，有必要用多種度量，才能對數據的中心趨勢做出准確的描述性的概括。
變異性度量：
極差 最大與最小的差值
百分位數 n個按大小排列的測量值集合的p%分位數 是指這樣的一個數值，集合中至多 p%的測量值比它小，有至多（100-p）%的測量值比它大。
四分位數間距（IQR）
指在四分之三和四分之一分數位之間的差異，即
IQR = 75%的分位數 - 25%的分位數
離差 （測量值與平均值的差）
方差
標准差
變異系數 = 標准差/|均值|

『拾』 大數據分析和傳統統計學方法有什麼樣的關系

大數據處理的信息很大，往往一個分析所需的數據分別存儲在數百個伺服器中，因此大數據分析就需要協調所需伺服器，讓他們按照我們分析的需要進行配合運作，這是他和傳統統計分析的主要不同，在具體方法上，大數據還可能用到數據挖掘的方法，傳統分析法往往事先有個分析目標然後用統計的方法驗證，數據挖掘是通過演算法，用計算機分析數據，讓計算機發現數據之間的聯系。兩者大體如此，如果要詳細了解，可以參考相關書籍