數據分析方法梅長春目錄

❶ 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。

❷ 數據分析方法五種的作品目錄

分析復雜調查數據
序
第1章 概論
第2章 抽樣設計和調查數據
第3章 分析調查數據的復雜性
第4章 方差估計的策略
第5章 調查數據分析的准備
第6章 調查數據分析的操作
第7章 總結
注釋
參考文獻
譯名對照表
缺失數據
序
第1章 導論
第2章 假設
第3章 傳統的方法
第4章 最大似然
第5章 多重插補：基本原理
第6章 多重插補：復雜化
第7章 不可忽略的缺失數據
第8章 總結與結論
注釋
參考文獻
譯名對照表
社會網路分析
序
第1章 社會網路分析簡介
第2章 網路基礎
第3章 數據收集
第4章 網路分析基本方法
第5章 網路分析高級方法
參考文獻
譯名對照表
因子分析：統計方法與應用問題
序
第1章 導論
第2章 抽取初始因子的方法
第3章 旋轉的方法
第4章 再論因子數量的問題
第5章 驗證性因子分析簡介
第6章 建立因子尺度
第7章 對常見問題的簡單回答
注釋
參考文獻
譯名對照表
基於行動者的模型
序
前言
第1章 基於行動者建模的構想
第2章 行動者、環境和時間尺度
第3章 在社會科學研究中使用基於行動者的模型
第4章 設計和發展基於行動者的模型
第5章 基於行動者建模的發展
資源
注釋
參考文獻
譯名對照表

❸ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

❹ 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。

❺ 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。

❻ 深入淺出數據分析的作品目錄

總目錄
序言 I
1 數據分析引言：分解數據 1
2 實驗：檢驗你的理論 37
3 最優化：尋找最大值 75
4 數據圖形化：圖形讓你更精明 111
5 假設檢驗：假設並非如此 139
6 貝葉斯統計：穿越第一關 169
7 主觀概率：信念數字化 191
8 啟發法：憑人類的天性作分析 225
9 直方圖：數字的形狀 251
10 回歸：預測 279
11 誤差：合理誤差 315
12 相關資料庫：你能關聯嗎？ 359
13 整理數據：井然有序 385
附錄A 尾聲：正文未及的十大要訣 417
附錄B 安裝R：啟動R！ 427
附錄C 安裝Excel分析工具：ToolPak 431
細分目錄及各章引子
序言
大腦對待數據分析的態度。一邊是你努力想學會一些知識，一邊是你
的大腦忙著開小差。你的大腦在想：「最好把位置留給更重要的事，
像該離哪些野生動物遠點啊，像光著身子滑雪是不是個壞點子啊。」
既然如此，你該如何引誘你的大腦意識到，懂得數據分析是你安身立
命的根本？
誰適合閱讀本書？ II
我們了解你在想什麼 III
元認知 V
征服大腦 VII
自述 VIII
技術顧問組 X
致謝 XI
1.分解數據數據分析引言
Acme化妝品公司需要你出力 2
首席執行官希望數據分析師幫他提高銷量 3
數據分析就是仔細推敲證據 4
確定問題 5
客戶將幫助你確定問題 6
Acme公司首席執行官給了你一些反饋 8
把問題和數據分解為更小的組塊 9
現在再來看看了解到的情況 10
評估組塊 13
分析從你介入的那一刻開始 14
提出建議 15
報告寫好了 16
首席執行官欣賞你的工作 17
一則新聞 18
首席執行官確信的觀點讓你誤入歧途 20
你對外界的假設和你確信的觀點就是你的心智模型 21
統計模型取決於心智模型 22
心智模型應當包括你不了解的因素 25
首席執行官承認自己有所不知 26
Acme給你發來了一長串原始數據 28
深入挖掘數據 31
泛美批發公司確認了你的印象 32
回顧你的工作 35
你的分析讓客戶作出了英明的決策 36
2.實驗
檢驗你的理論
你能向別人揭示自己堅信的信念嗎？正在進行實證檢驗？做個好實驗吧，再
沒有什麼辦法能像一個好實驗那樣，既能解決問題又能揭示事物的真正運行
規律。一個好實驗往往能讓你擺脫對觀察數據的無限依賴，能幫助你理清因
果聯系；可靠的實證數據將讓你的分析判斷更有說服力。
咖啡業的寒冬到了！ 38
星巴仕董事會將在三個月內召開 39
星巴仕調查表 41
務必使用比較法 42
比較是破解觀察數據的法寶 43
價值感是導致銷售收入下滑的原因嗎？ 44
一位典型客戶的想法 46
觀察分析法充滿混雜因素 47
店址可能對分析結果有哪些影響 48
拆分數據塊，管理混雜因素 50
情況比預料的更糟！ 53
你需要做一個實驗，指出哪種策略最有效 54
星巴仕首席執行官已經急不可待 55
星巴仕降價了 56
一個月後…… 57
以控制組為基準 58
避免解僱123 61
讓我們重新做一次實驗 62
一個月後… 63
實驗照樣會毀於混雜因素 64
精心選擇分組，避免混雜因素 65
隨機選擇相似組 67
隨機訪談 68
准備就緒，開始實驗 71
結果在此 72
星巴仕找到了與經驗吻合的銷售策略 73
3.尋找最大值最優化
有些東西人人都想多多益善。為此我們上下求索。要是能用數字表示我
們不斷追求的東西——利潤、錢、效率、速度等，實現更高目標的機會
就在眼前。有一種數據分析工具能夠幫助我們調整決策變數，找出解決
方案和優化點，使我們最大限度地達到目標。本章將使用這樣一種工具，
並通過強大的電子表格軟體包Solver來實現這個工具。
現在是浴盆玩具游戲時間 76
你能控制的變數受到約束條件的限制 79
決策變數是你能控制的因素 79
你碰到了一個最優化問題 80
藉助目標函數發現目標 81
你的目標函數 82
列出有其他約束條件的產品組合 83
在同一張圖形里繪制多種約束條件 84
合理的選擇都出現在可行區域里 85
新約束條件改變了可行區域 87
用電子表格實現最優化 90
Solver一氣呵成解決最優化問題 94
利潤跌穿地板 97
你的模型只是描述了你規定的情況 98
按照分析目標校正假設 99
提防負相關變數 103
新方案立竿見影 108
你的假設立足於不斷變化的實際情況 109
4.數據圖形化
圖形讓你更精明
數據表遠非你所需。你的數據龐雜晦澀，各種變數讓你目不暇接，應付堆積
如山的電子表格不只令人厭倦不堪，而且確實浪費時間。相反，與僅僅使用
電子表格不同，一幅用紙不多、栩栩如生的清晰圖像，卻能讓你擺脫「一葉
障目，不見泰山」的煩惱。
新軍隊需要優化網站 112
結果面世，信息設計師出局 113
前一位信息設計師提交的三份信息圖 114
這些圖形隱含哪些數據？ 115
體現數據！ 116
這是前一位設計師主動提供的意見 117
數據太多絕不會成為你的問題 118
讓數據變美觀也不是你要解決的問題 119
數據圖形化的根本在於正確比較 120
你的圖形已經比打入冷宮的圖形更有用 123
使用散點圖探索原因 124
最優秀的圖形都是多元圖形 125
同時展示多張圖形，體現更多變數 126
圖形很棒，但網站掌門人仍不滿意 130
優秀的圖形設計有助於思考的原因 131
實驗設計師出聲了 132
實驗設計師們有自己的假設 135
客戶欣賞你的工作 136
訂單從四面八方滾滾而來！ 137
5.假設並非如此假設檢驗
世事紛紜，真假難辨。人們需要用龐雜多變的數據預測未來，然而免不了
剪不斷，理還亂。正因如此，分析師不會簡單聽信浮於表面的解釋，也不
會想當然地認可這些解釋的真實性：通過數據分析的仔細推理，分析師能
夠異常細致地評估大量備選答案，然後將手頭的一切信息整合到各種模
型中。接下來要學的證偽法即是一種切實有效的非直覺方法。
給我來塊「皮膚」…… 140
我們何時開始生產新手機皮膚？ 141
PodPhone不希望別人看透他們的下一步行動 142
我們得知的全部信息 143
電膚的分析與數據相符嗎？ 144
電膚得到了機密《戰略備忘錄》 145
變數之間可以正相關，也可以負相關 146
現實世界中的各種原因呈網路關系，而非線性關系 149
假設幾個PodPhone備選方案 150
用手頭的資料進行假設檢驗 151
假設檢驗的核心是證偽 152
藉助診斷性找出否定性最小的假設 160
無法一一剔除所有假設，但可以判定哪個假設最強 163
你剛剛收到一條圖片簡訊…… 164
即將上市！ 167
6.貝葉斯統計
穿越第一關
數據收集工作永不停息。必須確保每一個分析過程都充分利用所搜集到的與
問題有關的數據。雖說你已學會了證偽法，處理異質數據源不在話下，可要
是碰到直接概率問題該怎麼辦？這就要講到一個極其方便的分析工具，叫做
貝葉斯規則，這個規則能幫助你利用基礎概率和波動數據做到明察秋毫。
醫生帶來惱人的消息 170
讓我們逐條細讀正確性分析 173
蜥蜴流感到底有多普遍？ 174
你計算的是假陽性 175
這些術語說的都是條件概率 176
你需要算算 177
1%的人患蜥蜴流感 178
你患蜥蜴流感的幾率仍然非常低 181
用簡單的整數思考復雜的概率 182
搜集到新數據後，用貝葉斯規則處理基礎概率 182
貝葉斯規則可以反復使用 183
第二次試驗結果：陰性 184
新試驗的正確性統計值有變化 185
新信息會改變你的基礎概率 186
放心多了！ 189
7. 信念數字化
主觀概率
虛擬數據未嘗不可。真的。不過，這些數字必須描述你的心智狀態，表
明你的信念。主觀概率就是這樣一種將嚴謹融入直覺的簡便辦法，具體
做法馬上介紹。隨著講解的進行，你將學會如何利用標准偏差評估數據
分布，前面學過的一個更強大的分析工具也會再次登台亮相。
背水投資公司需要你效力 192
分析師們相互叫陣 193
主觀概率體現專家信念 198
主觀概率可能表明：根本不存在真正的分歧 199
分析師們答復的主觀概率 201
首席執行官不明白你在忙些什麼 202
首席執行官欣賞你的工作 207
標准偏差量度分析點與平均值的偏差 208
這條新聞讓你措手不及 213
貝葉斯規則是修正主觀概率的好辦法 217
首席執行官完全知道該怎麼處理這條新信息了 223
俄羅斯股民歡欣鼓舞！ 224
8.啟發法
憑人類的天性做分析
現實世界的風雲變幻讓分析師難以料事如神。總有一些數據可望不可及，即
使有所能及，最優化方法也往往艱深耗時。所幸，生活中的大部分實際思維
活動並非以最理性的方式展開，而是利用既不齊全也不確定的信息，憑經驗
進行處理，迅速做出決策。奇就奇在這些經驗確實能夠奏效，因此也是進行
數據分析的重要而必要的工具。
邋遢集向市議會提交了報告 226
邋遢集確實把鎮上打掃得乾乾凈凈 227
邋遢集已經計量了自己的工作效果 228
他們的任務是減少散亂垃圾量 229
計量垃圾量不可行 230
問題刁鑽，回答簡單 231
數據邦市的散亂垃圾結構復雜 232
無法建立和運用統一的散亂垃圾計量模型 233
啟發法是從直覺走向最優化的橋梁 236
使用快省樹 239
是否有更簡單的方法評估邋遢集的成就？ 240
固定模式都具有啟發性 244
分析完畢，准備提交 246
看來你的分析打動了市議會的議員們 249
9. 數字的形狀直方圖
直方圖能說明什麼？數據的圖形表示方法不計其數，直方圖是其中出類
拔萃的一種。直方圖與柱狀圖有些相似，能迅速而有效地匯總數據。接
下來你將用這種小巧而實用的圖形量度數據的分布、差異、集中趨勢等。
無論數據集多麼龐大，只要畫一張直方圖，就能「看出」數據中的奧妙。
讓我們在本章中用一個新穎、免費、無所不能的軟體工具繪制直方圖。
員工年度考評即將到來 252
伸手要錢形式多樣 254
這是歷年加薪記錄 255
直方圖體現每組數據的發生頻數 262
直方圖不同區間之間的缺口即數據點之間的缺口 263
安裝並運行R 264
將數據載入到R程序 265
R創建了美觀的直方圖 266
用數據的子集繪制直方圖 271
加薪談判有回報 276
談判要求加薪對你意味著什麼？ 277
10.回歸
預測
洞悉一切，未卜先知。回歸分析法力無邊，只要使用得法，就能幫助你預測
某些結果值。若與控制實驗同時使用，回歸分析還能預測未來。商家狂熱地
運用回歸分析幫助自己建立模型，預測客戶行為。本章即將讓你看到，明智
地使用回歸分析，確實能夠帶來巨大效益。
你打算怎麼花這些錢？ 280
以獲取大幅度加薪為目的進行分析 283
稍等片刻……加薪計算器！ 284
這個演算法的玄機在於預測加薪幅度 286
用散點圖比較兩種變數 292
直線能為客戶指明目標 294
使用平均值圖形預測每個區間內的數值 297
回歸線預測出人們的實際加薪幅度 298
回歸線對於具有線性相關特點的數據很有用 300
你需要用一個等式進行精確預測 304
讓R創建一個回歸對象 306
回歸方程與散點圖密切相關 309
加薪計算器的演算法正是回歸方程 310
你的加薪計算器沒有照計劃行事…… 313
11. 合理誤差誤差
世界錯綜復雜。預測有失精準並不稀奇。不過，如果在進行預測的時候
指出誤差范圍，你和你的客戶就不僅能知道平均預測值，還能知道該誤
差造成的典型偏差，指出誤差可以讓預測和信念更全面。通過本章講授
的工具，你還會懂得如何控制誤差及如何盡量降低誤差，從而提高預測
可信度。
客戶大為惱火 316
你的加薪預測演算法做了什麼？ 317
客戶組成 318
要求加薪25%的傢伙不在模型範圍內 321
如何對待想對數據范圍以外的情況進行預測的客戶 322
由於使用外插法而慘遭解僱的傢伙冷靜下來了 327
你只解決了部分問題 328
扭曲的加薪結果數據看起來是什麼樣子？ 329
機會誤差=實際結果與模型預測結果之間的偏差 330
誤差對你和客戶都有好處 334
機會誤差訪談 335
定量地指定誤差 336
用均方根誤差定量表示殘差分布 337
R模型知道存在均方根誤差 338
R的線性模型匯總展示了均方根誤差 340
分割的根本目的是管理誤差 346
優秀的回歸分析兼具解釋功能和預測功能 350
相比原來的模型，分區模型能更好地處理誤差 352
你的客戶紛紛回頭 357
12.你能關聯嗎？ 關系資料庫
如何組織變化多端的多變數數據？一張電子數據表只有兩維數據：行和
列。如果你的數據包括許多方面，則表格格式很快就會過時。在本章，
你會看出電子表格很難管理多變數數據，還能看到關系資料庫管理系統
讓多變數數據的存儲和檢索變得極其簡單。
《數據邦新聞》希望分析銷量 360
這是他們保存的運營跟蹤數據 361
你需要知道數據表之間的相互關系 362
資料庫就是一系列相互有特定關系的數據 365
找到一條貫穿各種關系的路線，以便進行必要的比較 366
創建一份穿過這條路徑的電子表格 366
通過匯總將文章數目和銷量關聯起來 371
看來你的散點圖確實畫得很好 374
復制並粘貼所有這些數據是件痛苦的事 375
用關系資料庫管理關系 376
《數據邦新聞》利用你的關系圖建立了一個RDBMS 377
《數據邦新聞》用SQL提取數據 379
RDBMS數據可以進行無窮無盡的比較 382
你上了封面 383
13.井然有序整理數據
亂糟糟的數據毫無用處。許多數據搜集者需要花大量時間整理數據。不
整齊的數據無法進行分割、無法套用公式，甚至無法閱讀，被人們視而
不見也是常事，對不對？其實，你可以做得更好。只要眼前清楚地浮現
出希望看到的數據外觀，再用上一些文本處理工具，就能抽絲剝繭地整
理數據，化腐朽為神奇。
剛從停業的競爭對手那兒搞到一份客戶名單 386
數據分析不可告人的秘密 387
Head First獵頭公司想為自己的銷售團隊搞到這份名單 388
清理混亂數據的根本在於准備 392
一旦組織好數據，就能修復數據 393
將#號作為分隔符 394
Excel通過分隔符將數據分成多個列 395
用SUBSTITUTE替換「^」字元 399
所有的「姓」都整理好了 400
用SUBSTITUTE替換名字模式太麻煩了 402
用嵌套文本公式處理復雜的模式 403
R能用正則表達式處理復雜的數據模式 404
用sub指令整理「名」 406
現在可以向客戶交貨了 407
可能尚未大功告成…… 408
為數據排序，讓重復數值集中出現 409
這些數據有可能來源於某個關系資料庫 412
刪除重復名字 413
你創建了美觀、整潔、具有唯一性的記錄 414
Head First獵頭公司正在一網打盡各種人才！ 415
再見…… 416
附錄A 尾聲
正文未及的十大要訣
你已頗有收獲。但數據分析這門技術不斷變遷，學之不盡。由於本書篇幅有
限，尚有一些密切相關的知識未予介紹，我們將在本附錄中瀏覽十大知識點。
其一：統計知識大全 418
其二：Excel技巧 419
其三：耶魯大學教授Edward Tufte（愛德華·塔夫特）的圖形原則 420
其四：數據透視表 421
其五：R社區 422
其六：非線性與多元回歸 423
其七：原假設-備擇假設檢驗 424
其八：隨機性 424
其九：Google Docs 425
其十：你的專業技能 426
啟動R！ 附錄B 安裝R
強大的數據分析功能靠的是復雜的內部機制。好在只需幾分鍾就能安裝
和啟動R，本附錄將介紹如何不費吹灰之力安裝R。
附錄C 安裝Excel分析工具
ToolPak
Excel有一些最好的功能在默認情況下並不安裝。為了執行第3章的優化和第
9章的直方圖，需要激活Solver和Analysis ToolPak，Excel在默認情況下安
裝了這兩種擴展插件，但若非用戶主動操作，這些插件不會被激活。

❼ 數據分析方法的作品目錄

第1章 數據描述性分析
1.1 一維數據的數字特徵
1.1.1 表示位置的數字特徵
1.1.2 表示分散性的數字特徵
1.1.3 表示分布形狀的數字特徵
1.2 數據的分布
1.2.1 直方圖、經驗分布函數與QQ圖
1.2.2 莖葉圖
1.2.3 數據的分布擬合檢驗與正態性檢驗
1.3 多維數據的數字特徵及相關分析
1.3.1 二維數據的數字特徵及相關系數
1.3.2 多維數據的數字特徵及相關矩陣
1.3.3 總體的數字特徵、相關矩陣及多維正態分布
習題1
第2章 線性回歸分析
2.1 線性回歸模型及其參數估計
2.1.1 線性回歸模型及其矩陣表示
2.1.2 參數估計及其性質
2.2 統計推斷與預測
2.2.1 回歸方程的顯著性檢驗
2.2.2 回歸系數的統計推斷
2.2.3 預測及其統計推斷
2.2.4 與回歸系數有關的假設檢驗的一般方法
2.3 殘差分析
2.3.1 誤差項的正態性檢驗
2.3.2 殘差圖分析
2.3.3 Box-cox變換
2.4 回歸方程的選取
2.4.1 窮舉法
2.4.2 逐步回歸法
習題2
第3章 方差分析
3.1 單因素方差分析
3.1.1 單因素方差分析模型
3.1.2 因素效應的顯著性檢驗
3.1.3 因素各水平均值的估計與比較
3.2 兩因素等重復試驗下的方差分析
3.2.1 統計模型
3.2.2 交互效應及因素效應的顯著性檢驗
3.2.3 無交互效應時各因素均值的估計與比較
3.2.4 有交互效應時因素各水平組合（AiBj）上的均值估計與比較
3.3 兩因素非重復試驗下的方差分析
習題3
第4章 主成分分析與典型相關分析
4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 總體主成分
4.1.3 樣本主成分
4.2 典型相關分析
4.2.1 引言
4.2.2 總體的典型變數與典型相關
4.2.3 樣本的典型變數與典型相關
4.2.4 典型相關系數的顯著性檢驗
習題4
第5章 判別分析
5.1 距離判別
5.1.1 兩個總體的距離判別
5.1.2 判別准則的評價
5.1.3 多個總體的距離判別
5.2 Baves判別
5.2.1 Bayes判別的基本思想
5.2.2 兩個總體的Beyes判別
5.2.3 多個總體的Beyes判別
習題5
第6章 聚類分析
6.1 樣品間相近性的度量
6.2 快速聚類法
6.2.1 快速聚類法的步驟
6.2.2 用Lm距離進行快速聚類
6.3 譜系聚類法
6.3.1 類間距離及其遞推公式
6.3.2 譜系聚類法的步驟
6.3.3 變數聚類
習題6
第7章 Bayes統計分析
7.1 Baves統計模型
7.1.1 Bayes統計分析的基本思想
7.1.2 Bayes統計模型
7.1.3 Bayes統計推斷原則
7.1.4 先驗分布的Bayes假設與不變先驗分布
7.1.5 共軛先驗分布
7.1.6 先驗分布中超參數的確定
7.2 Baves統計推斷
7.2.1 參數的Bayes點估計
7.2.2 Bayes區間估計
7.2.3 Bayes假設檢驗
習題7
第8章 SAS軟體及有關數據分析過程簡介
8.1 SAS基本內容簡介
8.1.1 數據的輸入與輸出
8.1.2 利用已有的SAS數據集建立新的SAS數據集
8.1.3 SAS系統的數學運算符號及常用的SAS函數
8.1.4 邏輯語句與循環語句
8.2 與本書內容有關的SAS過程簡介
8.2.1 幾種描述性統計分析的SAS過程和作圖過程
8.2.2 回歸分析的SAS過程——PR0C REG過程
8.2.3 方差分析的sAS過程——PR0C ANOVA過程
8.2.4 主成分分析的SAS過程——PROC PRINc0MP過程
8.2.5 典型相關分析的sAS過程——PROC CANC0RR過程
8.2.6 判別分析的SAS過程——PR0C DISCRIM過程
8.2.7 聚類分析的SAS過程
8.2.8 SAS系統的矩陣運算編程語言——PROC IML過程簡介
主要參考文獻