數據分析方法五種pdf

1. 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

2. 分析方法有哪些 有五種，分別是

1、比率分析法。根據不同數據做對比，芹蘆大得出比率。

2、趨勢分析法。根據一階段某一指標的變動繪制趨勢分析圖。

3、結構分析法。根據某一指標占總體的百分比來觀察。

4、相互對比法。選取某兩個指標作為一組進行對比。

5、數學模型法。建造適嘩信合某一指標的數學模型來觀察指標的變化。

以上五種定量分析方法，比率分析法是基礎，趨勢分析、結構分析和對比分析等方法是延伸，數學模型法代表了定量分析的發展嫌豎方向。

3. 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(Cluster Analysis)

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。聚類是將數據分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(Factor Analysis)

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(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，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(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)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)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)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/Analysis of Variance)

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。

想了解更多關於數據分析的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

4. 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。

5. 經典：5種常見的數據分析方法

任何一家公司都會面對或多或少的客戶，產生千萬甚至上億的數據來洞察客戶的行為，支撐自身公司業務的發展。

數據分析 是一個從數據中通過分析手段發現業務價值的過程。這個過程的起點可以是 確定我們的分析目的 ，這個過程的終點是 發現業務價值，提供數據支撐 。

個人理解的數據分析6大步驟：

下面介紹的是5種基於邏輯層面的數據分析方法：

PEST分析是指宏觀環境的分析，宏觀環境是指一切能夠影響行業或者企業發展的宏觀力量或者因素。一般適用於大型公司的戰略規劃：

通常是戰略顧問用來幫助企業審視宏觀環境，從而來匹配自身發展的一種分析方法

5W2H方法也稱之為七何分析法，包含的內容是：

該方法適用於用 戶行為分析、產品的營銷活動 等，比如某家公司上架了一款新的銷售產品：

所謂的4P指的是：

這是一種以市場為導向的組合營銷理論。通過將四者的結合，同時協調配合發展，從而提高企業的市場份額，達到最終的營銷獲利目的。

SMART分析方法是一種基於目標的管理方法，即對目標的：

比如小明同學最近想找一份兼職的工作：

SWOT分析也叫做勢態分析法，具體解釋為：

該方法通常是用來確定企業或者產品的內部優勢、劣勢和來自外部的機會與威脅等，從而將公司戰略規劃與公司內外部的環境有機結合起來。比如某家公司的SWOT分析類似如下：

數據是從業務中產生的，數據本身沒有價值。只有當我們利用一定的科技手段，從中挖掘出有效信息，才能體現出其重要的價值。

前段時間看過一本書，阿里出版的《馬雲.未來已來》，裡面有談到：

在《經濟學人.商論》中也有過類似的結論：

數據來源於業務，但數據只有服務於業務才能體現出其價值。 數據分析 正是將數據和業務連接起來的有力手段！

6. spss數據分析的五種方法有哪些

spss數據分析的五種方法：

1、線性模型；點擊分析，橋州一般線性模型，單變數，設置因變數和固定因子，點擊確定即可。

2、圖表分析。

3、回歸分析，點擊分析，打開回歸，設置自變數和因變數數據，點擊確定即可。

4、直方圖分析。

5、統計分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款「統計產品與服務解決方案」軟體。

軟體產品特點：

操作簡便：

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

編程方便：

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。

對於常見的統計方法，SPSS的命令冊鄭語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

功能強大：

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分敏姿蔽析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

數據介面

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。

模塊組合：

SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

針對性強：

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

7. excel數據分析方法五種

1、方法一：快速填充。選中B2單元格首陪，輸入包子，按Enter定位到B3單元格中，按Ctrl+E，驚喜的發現所有姓名都被分列出來了。

2、方法二：分列。選中A2:A20數據區域，數據選項卡，分列。下一步，分隔符號選擇逗號，下一步，目標區域選擇$2$2。完成，所有數據都差芹哪分列出來了。

3、方法三：分組對比法。分組之後，我們就可以對數據進行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術等方式，把相同類別的數據，匯總成一個數據，減少數據量。

4、方法四：數據透視表。點擊【插入】選項卡中的【數據透視表】，打開對話框，確定選區，點擊確定。然後就可以在新的工作虛碼表中看到數據透視表視圖，只需要拖動表格欄位到【行】【列】【值】中，就可以得到相應的數據統計表格。

5、方法五：VBA自定義函數。Alt+F11打開VBE編輯器，插入模塊，「通用」下方輸入自定義函數。

8. 常見的5種數據分析方法

所謂公式法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解：

對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。

一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，通過對比得到比率數據，增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。

比如：用於在時間維度上的同比和環比、增長率、定基比、與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。

對比法可以發現數據變化規律，使用頻繁，經常和其他方法搭配使用。

通過對2種及以上緯度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

28法也可以叫帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析上，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果，需要圍繞這20%的數據進行挖掘。

漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。

9. 數據分析的方法有哪些

一、數據分析方法及步驟

1. 數據清理：收集的原始數據通常需要清洗和轉換以便有效分析，數據清理主要包括完整性檢查、格式轉換、缺失值處理、異常值處理等。

2. 數據可視化：通過數據可視化，可以將復雜的數據變得更加直觀和易於理解，可視化數據分析技術包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、平行坐標圖等。

3. 數據挖掘：數據挖掘是一種從大量數據中查找隱藏信息的技術，常用的數據挖掘技術有關聯規則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

4. 統計推斷：統計推斷通常用來從樣本數據中推斷總體情況，常用的統計推斷方法包括卡方檢驗、t檢驗、線性回歸分析等。

5. 機器學習：機器學習是一種從數據中學習規律，並預測未知數據的一種技術，常用的機器學習方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、K-means聚類等。

二、比如t檢驗

t檢驗是一種常用的假設檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值是否與總體平均值相同。舉個例子，假設一家公司想要知道女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同，於是他們抽取了20名女員工的工資數據，然後計游慶算出了女員工的平均工資。接下來，他們使用t檢驗來檢驗女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同。首先，他們需要計算樣本的t統計量，然後計算出p值，最後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即女員工的平均工資與整個公司的平均工資不相同。

三、比如卡方檢驗

卡方檢驗是一種常用的獨立性檢驗方法，可以用來檢驗兩個變數之間是否存在獨立性。舉個例子，假設一家公司想要知道員工的性別是否與部門之間存在獨立性。於是他們抽取了200名員工，並分別記錄了他們的性別和部門信息。接下來，他們使碧磨舉用卡方檢驗來檢驗員工的性別是否與部門獨立。首先，他們需悔碧要構建一個2X2的混淆矩陣，然後計算出卡方統計量，最後根據卡方統計量計算出p值，然後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即員工的性別與部門不獨立。

四、比如線性回歸分析

線性回歸分析是一種常用的數據分析方法，可以用來預測一個樣本的數值型輸出變數，可以用來研究兩個或多個變數之間的關系。舉個例子，假設一家公司想要知道員工工資水平與工作年限之間的關系，於是他們抽取了100名員工的工資和工作年限的數據，然後使用線性回歸分析來探究這兩個變數之間的關系。首先，他們需要計算出擬合函數的參數，然後評估擬合模型的精度，最後根據擬合模型的精度來判斷兩個變數之間的關系。如果精度高，則可以認為員工工資水平與工作年限之間存在一定的關系。

五、數據分析的一些方法論和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一種綜合考慮企業內外環境的分析方法，通過識別企業內部的優勢和劣勢，以及外部的機會和威脅，可以幫助企業制定有效的戰略。

2. 波士頓矩陣：波士頓矩陣是一種用於識別企業可利用的產品和市場的工具，可以幫助企業確定其市場營銷策略。

3. PEST分析：PEST分析是一種評估企業外部環境的綜合分析方法，可以幫助企業識別政治、經濟、社會和技術四個外部環境要素中的機會和威脅。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一種用於評估產品或服務在市場上的表現情況的工具，可以幫助企業制定更有針對性的營銷策略。

5. 五力分析：五力分析是一種評估企業所處的市場環境的工具，可以幫助企業了解其市場的競爭態勢，並制定更有效的策略。

10. 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(Cluster Analysis)

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。聚類是將數據分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(Factor Analysis)

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(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，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(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)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)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)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/Analysis of Variance)

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。

想了解更多關於數據分析的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。