統計學學哪些分析方法

『壹』 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。

『貳』 統計學的研究方法有哪些

統計學作為一門方法論科學，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在後續課程中學習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時，我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究，以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學方程來進行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法
在統計認識活動中，我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據，而認識總體數量特徵是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用，除了最常見的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等，也都屬於統計推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法，其應用范圍很廣泛，發展很快，統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。

『叄』 統計分析法主要包括哪些

統計分析方法主要包括線性回歸分析方法、判別分析方法、聚類分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、對應分析方法、典型相關分析方法以及片最小二乘回歸分析方法等。

『肆』 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。

『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』 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。

『柒』 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

『捌』 統計分析方法有哪些

統計分析方法有以下：
1、描述性統計分析方法。描述性統計分析方法是指運用製表和分類和圖形概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
2、相關分析方法。相關分析方法是研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。
3、方差分析方法。方差分析是用來分析一項實驗的影響因素與相應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系。
4、列聯表分析方法。列聯表分析是用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息。

『玖』 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。

『拾』 統計學有什麼常用的統計方法

從各個統計學專家的介紹來看，統計學的基本研究方法有6類：

1、大量觀察法：指從社會現象的總體讓緩磨出發，對其全部單位或足夠多數單哪答位進行數量觀察的統計方法。

2、統計分組法：指根據統計研究的任務，將所研究的社會經濟現象總體按照一定標志劃分為若干組的方法。

3、綜合指標法：指運用各種統計綜合指標來反映社會經濟現象總體的一般數量特徵和數量關系的研究方法。

4、時間數列分析法：將經濟發展坦斗、購買力大小、銷售變化等同一變數的一組觀察值，按時間順序加以排列，構成統計的時間