初中分析數據的方法

① 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析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。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，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。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是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。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是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。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

② 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。

③ 數據分析方法一般分為哪三種

1、漏斗分析
漏斗分析是指通過數據分析找到有問題的業務環節，並對其優化。
漏斗分析兩大作用：其一，漏斗分析可以對各個業務階段的用戶、流量的變化進行監控，及時分析低轉化率的環節，找出流失的關鍵，並不斷優化。其二，漏斗分析可以根據不同的人群、渠道，進行差異化的分析，比如新渠道、新客戶，分析出最佳的和最差的，這樣能夠提高操作的准確性和效率。

3、對比分析法
對比分析法即對比數據，分析差別，可以直觀地看到某個方面的變化或差距，並能准確量化地表示這些變化或差距。對比分析既可以基於時間進行對比，也可以基於分類，如部門、地區、類別等進行對比。在工作中，我們會使用對比分析法比較多，比如，如上年的銷量對比、目標與實際對比等。我們在對比的過程中要注意要找相似的對比對象。比如，佛山的人口與上海的人口對比就沒有可比性，是毫無意義的。

④ 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。

⑤ 常用的分析方法有哪些

問題一：常見的數據分析方法有哪些 1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的 *** 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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
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。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation *** ysis），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。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence *** ysis)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 *** ysis)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。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
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。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。這個 還需要具體問題具體分析

問題二：在解決實際問題時常用的分析方法有哪些 在實際工作中,通常採用的技術分析方法有對比分析法,因素分析法和相關分析法等三種.
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比,來揭示差異,分析差異產生原因的一種方法.在對比分析中,可採取實際指標與計劃指標對比,本期實際與上期(或上年同期,歷史最好水平)實際指標對比,本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式.通過對比分析,可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢,查明原因,找出差距,提出進一步改進的措施.在採用對比分析時,應注意本期實際指標與對比指標的可比性,以使比較的結果更能說明問題,揭示的差異才能符合實際.若不可比,則可能使分析的結果不準確,甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論.在採用對比分析法時,可採取絕對數對比,增減差額對比或相對數對比等多種形式.
比較分析法按比較內容（比什麼）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素,通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法.在成本分析中採用因素分析法,就是將構成成本的各種因素進行分解,測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度,並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價,並提出進一步的改進措施.
採用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積.在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因,否則,計算的結果就不準確.如材料費用指標可分解為產品產量,單位消耗量與單價的乘積.但它不能分解為生產該產品的天數,每天用料量與產品產量的乘積.因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況.
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數,上期數等),從而形成了兩個指標體系.這兩個指標的差額,即實際指標減基期指標的差額,就是所要分析的對象.各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數,應與該分析對象相等.
(3)確定各因素的替代順序.在確定經濟指標因素的組成時,其先後順序就是分析時的替代順序.在確定替代順序時,應從各個因素相互依存的關系出發,使分析的結果有助於分清經濟責任.替代的順序一般是先替代數量指標,後替代質量指標；先替代實物量指標,後替代貨幣量指標；先替代主要指標,後替代次要指標.
(4)計算替代指標.其方法是以基期數為基礎,用實際指標體系中的各個因素,逐步順序地替換.每次用實際數替換基數指標中的一個因素,就可以計算出一個指標.每次替換後,實際數保留下來,有幾個因素就替換幾次,就可以得出幾個指標.在替換時要注意替換順序,應採取連環的方式,不能間斷,否則,計算出來的各因素的影響程度之和,就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等.
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度.其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較,其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度.
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加,應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等.
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A,B,C三個因素組成的.在分析時,若是用實際指標與計劃指標進行對比,則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額.
採用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時,......>>

問題三：常用的分析方法有哪些 目前系統安全分析法有20餘種，其中常用的分析法是：
（1）安全檢查表（safety check list）
（2）初步危險分析（PHA）
（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故樹分析（FTA）

問題四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不細說了，直接網路搜索此書――《贏取競爭的100+N工具箱(mba原版1862頁).pdf》 目錄太長，涉及版權也不能再上圖了
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問題五：常用的葯物分析方法有哪些 重量分析法
酸鹼滴定法
沉澱滴定法
氧化還原滴定法
非水滴定法
葯物儀器分析法
紫外分光光度法
質譜法
核磁共振波譜法
薄層色譜法
氣相色譜法
高效液相色譜法
電泳法和PH值測定法
物理常數測定法

問題六：數據分析方法有哪些 一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、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，所以在做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。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、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，降低了分析結果的准確度。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。
四、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 。
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般性假設（如總體分布的位D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。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，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。

問題七：常用的數據分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢―SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindman......>>

問題八：常用的多元分析方法？ 包括3類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，用以研究確定的自變數與因變數之間的關系；②判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；③主成分分析、典型相關和因素分析，研究如何用較少的綜合因素代替為數較多的原始變數。
多元方差分析
是把總變異按照其來源（或實驗設計）分為多個部分，從而檢驗各個因素對因變數的影響以及各因素間交互作用的統計方法。例如，在分析2×2析因設計資料時，總變異可分為分屬兩個因素的兩個組間變異、兩因素間的交互作用及誤差（即組內變異）等四部分,然後對組間變異和交互作用的顯著性進行F檢驗。
多元方差分析的優點
是可以在一次研究中同時檢驗具有多個水平的多個因素各自對因變數的影響以及各因素間的交互作用。其應用的限制條件是，各個因素每一水平的樣本必須是獨立的隨機樣本，其重復觀測的數據服從正態分布，且各總體方差相等。
多元回歸分析
用以評估和分析一個因變數與多個自變數之間線性函數關系的統計方法。一個因變數y與自變數x1、x2、…xm有線性回歸關系是指： 其中α、β1…βm是待估參數，ε是表示誤差的隨機變數。通過實驗可獲得x1、x2…xm的若干組數據以及對應的y值，利用這些數據和最小二乘法就能對方程中的參數作出估計，記為╋、琛常它們稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優點
是可以定量地描述某一現象和某些因素間的線性函數關系。將各變數的已知值代入回歸方程便可求得因變數的估計值（預測值），從而可以有效地預測某種現象的發生和發展。它既可以用於連續變數，也可用於二分變數（0，1回歸）。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變數y與m個自變數之間的線性回歸關系有無顯著性，其次，如果y與m個自變數總的來說有線性關系，也並不意味著所有自變數都與因變數有線性關系，還需對每個自變數的偏回歸系數進行t檢驗,以剔除在方程中不起作用的自變數。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選取自變數，從而保證引入方程的自變數都是重要的。
協方差分析
把線性回歸與方差分析結合起來檢驗多個修正均數間有無差別的統計方法。例如，一個實驗包含兩個多元自變數，一個是離散變數(具有多個水平)，一個是連續變數，實驗目的是分析離散變數的各個水平的優劣，此變數是方差變數；而連續變數是由於無法加以控制而進入實驗的，稱為協變數。在運用協方差分析時，可先求出該連續變數與因變數的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除該變數的影響，即求出該連續變數取等值情況時因變數的修正均數，最後用方差分析檢驗各修正均數間的差異顯著性，即檢驗離散變數對因變數的影響。
協方差分析兼具方差分析和回歸分析的優點
可以在考慮連續變數影響的條件下檢驗離散變數對因變數的影響，有助於排除非實驗因素的干擾作用。其限制條件是，理論上要求各組資料（樣本）都來自方差相同的正態總體,各組的總體直線回歸系數相等且都不為0。因此應用協方差分析前應先進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗，若符合或經變換後符合上述條件，方可作協方差分析。
判別函數分析
判定個體所屬類別的統計方法。其基本原理是：根據兩個或多個已知類別的樣本觀測資料確定一個或幾個線性判別函數和判別指標，然後用該判別函數依據判別指標來判定另一個個體屬於哪一類。 判別分析不僅用於連續變數，而且藉助於數量化理論亦可用於定性資料。它有助於客觀地確定歸類標准。然而，判別分析僅可用於類別已確定的情況。當類別本身未定時，預用聚類分析先分出類別，然後再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的一種統計方法。若給定n個觀測對象，每個觀......>>

問題九：常用的數學分析方法有哪些 你問的是什麼層次？
1、數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學角度看，數學中發現了許多有實用價值的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、對策論、排隊論、存貨模型、調度模型、概率統計等等，對定量化的分析與決斷起到了重大的推動作用；從模型化角度看，每一種數學手段都包括了解決決策問題的具體數學模型，人們可以藉助於模型找出自己所需了解的問題的答案；從計算機化的角度看，人們可以借用電子計算機這個快速邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的精確性。這「三化」是互相聯系的，它們的結合使決策的技術和方法發生了重大變化。
2、另一個層次：待定系數法，換元法，數學歸納法。

問題十：常見的調查方法有哪些 （一）、按調查對象的范圍分,可分為全面調查和非全面調查.
（二）、按調查的連續性來分,可分為一次性調查和經常性調查.
（三）、按調查的組織方式不同,可分為統計報表和專門調查.
（四）、按調查的方法不同,可分為直接觀察法、報告法和詢問法.

⑥ 中學數學數據分析能力的培養方法 如何培養學生數據分析能力

1、通過統計教學,激發學生的數據分析觀念。

2、統計學的一個核心就是數據分析。不論是統計還是概率,都要基於數據,基於對數據的分析,在進行預測的同時,為了使預測更合理,也需要收集更多的數據。如要選誰參加數學競賽,如果投票選舉,那麼就不具備統計觀念,也就會不合理。但如果意識到事前要收集以往學習成績,再通過整理與分析數據,然後去選選手肯定是比較可靠的。要想辦法激發學生的學習動機。可以從以下兩方面考慮:一是要選擇合適的素材。二是要讓學生感受到數據分析的現實意義。我們不但要讓學生知道這些聯系,還要培養學生有意識地從統計的角度思考有關問題,也就是遇到問題時能想到用統計的知識分析數據的能力。

3、鼓勵學生從多角度分析數據,掌握數據分析的方法,通過數據分析,培養學生思維的靈活性。

4、義務教育階段的統計學習要讓學生有意識地、正確地運用統計來解決實際問題,又能理智地分析他人的統計數據,以作出合理的判斷。目前要求的平均數、中位數、眾數,它們都是刻畫一組數據集中情況的統計量。只有在數據分布偏態(不對稱)的情況下,才會出現均值、中位數和眾數的區別，這也就是我們常說的平均數容易.受極端數據的影響。進行數據分析時經常使用平均數的理由，利用平均數代表數據，可以使二次損失(誤差平方和)

5、達到最小。而利用中位數代表數據，是使一次損失(誤差絕對值的和)最小。但是現在平均數教學中也存在著問題，其中之一是學生學習了平均數，會進行計算，但是當遇到真正的數據需要分析時，卻很少想到用平均數。所以說：義務教育階段統計教學的關鍵是發展學生的數據分析觀念，使他們想到用數據。學生要會從不同的統計圖表中獲取有用的數據，能從數據中提取一些信息。

6、通過數據分析，體驗隨機觀念。

7、老師在教學可能性時，注重讓學生動手操作實驗，課堂氣氛很好，卻忽略了對數據的分析。課後卻發現學生的作業「箱子里有5個紅球,1個白球。摸到球的可能性大」。還有一大部分學生填白球，就問我為什麼?我認為應先讓學生操作實驗，用實驗獲得數據，再對數據進行分析獲取頻率，用頻率來推斷概率。這種通過對數據進行分析處理。