A. 數據分析有哪些方法
現在的走勢就是我們進入了一個大數據時代,有了數據我們該分析嗎?數據分析的方法是什麼?
一、說明統計
描述性統計是統計方法的總結,揭示了數據分布的特性.主要包括數據頻率分析、數據集中趨勢分析、數據分散程度分析、數據分布和一些基本統計圖形.
1、缺失值填充:常用方法有去除法、平均法、決策樹法.
2、正態檢查:許多統計方法要求數值服從或接近正態分布,因此在進行數據分析前需要正態檢查.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.
二、回歸分析
回歸分析是應用極為廣泛的數據分析方法之一.根據觀測數據建立變數之間的適當依賴關系,分析數據的內在規律.
1.一元線性分析
只有一個自變數x與變數y有關,x和y必須是連續變數,變數y或其差異必須遵循正態分布.
2.多元線性回歸分析
使用條件:分析多個自變數x變數y的關系,x和y必須是連續變數,變數y或其差異必須遵循正態分布.
3.Logistic回歸分擾御昌析
線性回歸模型要求變數為連續正態分布變數,自變數與變數為線性關系,但Logistic回歸模型對拆清變數分布沒有要求,一般用於變數離散時的情況.
4.其他回歸方法:非線性回歸、秩序回歸、Probit回歸、加權回歸等.
三、方差分析
使用條件:各種樣品必須是相互獨立的隨機樣品,各種樣品來自正態分布的整體各個方差相等.
1.單因素方差分析:一個試驗只有一個影響因素,或者有多個影響因素時,只分緩扒析一個因素與響應變數的關系.
2.多因素有互動差異分析:一個實驗有多個影響因素,分析多個影響因素與響應變數的關系,同時考慮多個影響因素之間的關系
3.多因素沒有互動差異分析:分析多個影響因素和反應變數的關系,但影響因素之間沒有影響關系或忽視影響關系
4.協助者的差距祈禱:傳統的差距分析有明顯的缺點,無法控制分析中存在的隨機因素,降低了分析結果的准確性.協調差分析主要是排除協調變數的影響後,對修正後的主要效果進行方差分析,結合線性回歸和方差分析的分析方法.
B. 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。
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C. 數據分析的方法有哪些
數據分析的方法有:對比分析法,分組分析法,預測分析法,漏斗分析法,AB測試分析法,象限分析法,公式拆解法,可行域分析法,二八分析法,假設性分析法。
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。
數據分析方法是數據統計學當中應用非常廣泛的方法,具體方法有很多種,具體採用的時候因人而異。
D. 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。
(4)統計中數據分析方法擴展閱讀:
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。
E. 統計數據有哪些方法
統計數據是表示某一地理區域自然經濟要素特徵、規模,結構、水平等指標的數據。是定性、定位和定量統計分析的基礎數據。比如我們通常所說的統計年鑒,那統計數據有哪些方法?
1、 普查:普查是為了某種特定的目的而專門組織的一次性的全面調查,用以搜集重要國情國力和資源狀況的全面資料,為政府制定規劃、方針政策提供依據。
2、 抽樣調查:抽樣調查是實際應用中最廣泛的一種調查方法,他是從調查對象的總體中隨機抽取一部分單位座位樣本進行調查,並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種非全面調查方法。
3、 統計報表:統計報表是一種以全面調查為主的調查方式,它是由政府主管部門根據統計法規,以統計表格形式和行政手段自上而下布置,而後由企、事業單位自下而上層層匯總上報逐級提供基本統計數據的一種調查方式
4、 重點調查:重點調查是專門組織的一種非全面調查,它是在總體中選擇個別的或部分重點單位進行調查,以了解總體的基本情況。
5、 典型調查:典型調查也是專門組織的一種非全面調查,它是根據調查研究的目的和要求,在對總體進行全面分析的基礎上,有意識的選擇其中有代表性的典型單位進行深入細致的調查,藉以認識事物的本質特徵、因果關系和發展變化規律。
以上是關於統計數據的方法,但不是每種方法都適合使用,需要根據事情而決定,希望對你有用吧!
F. 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。
G. 數據分析方法有哪些
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(ClusterAnalysis)
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。聚類是將數據悶豎瞎分纖寬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(FactorAnalysis)
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(CorrelationAnalysis)
相關分析(correlationanalysis),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(CorrespondenceAnalysis)
對應分析(Correspondenceanalysis)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)變數的螞空相依關系的統計分析方法。回歸分析(regressionanalysis)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/AnalysisofVariance)
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。
H. 如何進行統計數據分析
根據網路知道查詢進行統計數據分析有8種方法,具體方法如下:
1、指標對比分析法指標對比分析法,又稱比較分析法,是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標,只能說明總體的某些數量特徵,得不出什麼結論性的認識。一經過比較,如與國外、外單位比,與歷史數據比,與計劃相比,就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
2、分組分析法指標對比分析法是總體上的對比,但組成統計總體的各單位具有多種特徵,這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別,統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析,還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求,把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分,加以整理,進行觀察、分析,以揭示其內在的聯系和規律性。
3、時間數列及動態分析法時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值,按時間先後順序排列,就形成時間數列,又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況,通過時間數列的編制和分析,可以找出動態變化規律,為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
4、指數分析法指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
5、平衡分析法平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來,給人以整體的概念,以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中,大至全國宏觀經濟運行,小至個人經濟收支。平衡種類繁多,如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表,等等。平衡分析的作用:一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況,分析各種比例關系相適應狀況。二是揭示不平衡的因素和發展潛力。三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
6、綜合評價分析社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的,社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果,而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價,涉及生活、分配、流通、消費各個方面。對企業經濟效益的評價,涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標,就難以作出恰當的評價。
7、景氣分析經濟波動是客觀存在的,是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動,保持經濟的穩定發展,一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題,景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析,可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
8、預測分析宏觀經濟決策和微觀經濟決策,不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況,而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來,就是預測分析。
I. 數據統計分析方法,如何做好數據統計
數據分析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,並提供決策支持的一系列分析過程。數據統計分析方法已經應用到各行各業,在互聯網電商的運用也非常廣泛。在做網路推廣時,一定要用數據分析作為基礎。沒有數據做支撐的推廣是沒有意義的。在這里介紹一些方法和工具。
1.比較分析法
是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較,如不同部門、不同地區、不同國家的比較,也叫橫向比較;動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較,也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用,也可結合使用。
2.分組分析法
統計分析不僅要對總體數量特徵和數棗則扮量關系進行分析,還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求,把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分,加以整理,進行觀察、分析,以揭示其內在的聯系和規律性。統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
3.回歸分析法
回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢,它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法,回歸分析中,當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時,叫做一元回歸分析;當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時,叫做多元回歸分析。此外,回歸分析中,又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的,分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
4.因素分析法
因素分析法的最大功用,就是運用盯數數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此凳灶及彼、去粗取精、去偽存真的處理,從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次,使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化,並保持其基本的信息量。
J. 簡述至少6種對數據進行統計分析的方法
2007年10月北京自考《市場調查》真題簡答題第3題
請簡述至少6種對數據進行統計分析的方法。
答: 1)頻次分布。
2)平均數和標准差。
3)相關分析。
4)回歸分析就是根據已知的現象對未知的現象作出預測的一種科學方法。
5)聚類分析是按照個體的特徵將它們加以分類,使同一類別內的個體具有盡可能高的同質性,而類別之間則具有盡可能高的異質性。尤其是在對消費者進行細分時,我們通常會使用聚類分析的方法。
6)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」。
7)聯合分析是一種評價消費者偏好的方法它採用分解的辦法,即讓消費者給一系列的產品輪廓賦值,用這些賦值來計算偏好參數。這些參數可以是分值、權重、理想點等等。