數據統計分析方法有哪些

Ⅰ 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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 數據分析有哪些分析方法

數據分析方法有很多。
常見的有：1、描述統計。2、假設檢驗。3、信度分析。4、列聯表分析。5、相關分析。6、方差分析。7、回歸分析。8、聚類分析。9、判別分析等。
還包括多重響應分析、舉例分析、項目分析、對應分析、決策樹分析、順境網路、系統方程、蒙特卡洛模擬等等。

Ⅳ 如何做數據統計與分析

數據統計與分析的方法有：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。

Ⅳ 請簡述至少6種對數據進行統計分析的方法。

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。

Ⅵ 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.

Ⅶ 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。

Ⅷ 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。

Ⅸ 統計分析方法 有哪些統計分析方法

1、描述統計。描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

（1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

（2）正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以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。

2、假設檢驗

（1）參數檢驗。參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股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 。U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：推斷該樣本來自的總體均數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：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

（2）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。適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；

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。

3、信度分析

檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。分類：

（1）外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

（2）內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。

4、列聯表分析。用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

對於二維表，可進行卡方檢驗，對於三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變數的相關檢驗。

5、相關分析

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。

（1）單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變數和一個因變數；

（2）復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變數和因變數相關；

（3）偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變數不變時，其中兩個變數之間的相關關系稱為偏相關。

6、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。

（1）單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系

（2）多因素有交互方差分析：一頊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）多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

（4）協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，