⑴ 數據處理的基本方法有哪些
典型的計算方法有：1、列表法2、作圖法3、逐差法4、最小二乘法等等
⑵ 常用的數據處理方法
前面所述的各種放射性測量方法，包括航空γ能譜測量，地面γ能譜測量和氡及其子體的各種測量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。數據處理工作量大的是航空γ能譜測量。
（一）數據的光滑
為了減少測量數據的統計漲落影響及地面偶然因素的影響，對原始測量數據進行光滑處理。消除隨機影響。
放射性測量數據光滑，最常用的光滑方法是多項式擬合移動法。在要光滑測量曲線上任取一點，並在該點兩邊各取m個點，共有2m+1點；用一個以該點為中心的q階多項式對這一曲線段作最小二乘擬合，則該多項式在中心點的值，即為平滑後該點的值。用此法逐點處理，即得光滑後的曲線，光滑計算公式（公式推導略）為
核輻射場與放射性勘查
式中：yi+j、為第i點光滑前後的值；為系數；為規范化常數。
五點光滑的二次多項式的具體光滑公式為
核輻射場與放射性勘查
如果一次光滑不夠理想，可以重復進行1～2次，但不宜過多重復使用。
光滑方法，還有傅里葉變換法，以及多點平均值法，多點加權平均值法等。
使用那種方法選定之後，一般都通過編程存入計算機，進行自動化處理。
圖7-2-1是美國東得克薩斯州一個油田上的航空γ放射性異常中的兩條剖面圖（A-B和B-C）。經過光滑處理後，低值連續，清晰明顯，與油田對應的位置較好。說明四個油藏都在鈾（w（U））和鉀（w（K））的低值位置。
圖7-2-1 美國東得克薩斯油田航空γ放射性異常剖面圖
（二）趨勢面分析方法
趨勢分析主要反映測量變數在大范圍（區域）連續變化的趨勢。在原始數據中常含有許多隨機誤差和局部點異常，直觀反映是測量曲線上下跳動或小范圍突變。使用趨勢分析處理是為了得到研究區域輻射場的總體分布趨勢。
趨勢面分析，實質上是利用多元回歸分析，進行空間數據擬合。根據計算方法不同，又可分為圖解法趨勢面分析和數學計演算法趨勢面分析。圖解法趨勢面分析的基本思路是對觀測數據採用二維方塊取平均值法，或滑動平均值法計算趨勢值。方塊平均值法是對每一方塊內的數據取平均值，作為該方塊重心點的趨勢值。滑動平均值法是設想一個方框，放在測區數據分布的平面圖上，把落在方框內的測點數據取平均值，記在方框中心上，最後得到趨勢面等值圖。一般講做一次是不夠的，需要如此重復3～9次。一般都有專門程序可供使用（不作詳述）。如圖7-1-14（a）為原始數據等值圖，中間有許多呈點狀高值或低值分布，經過四次趨勢面分析之後可以清楚地看出三個低值異常區。
計演算法趨勢面分析是選定一個數學函數，對觀測數據進行擬合，給出一個曲線。擬合函數常用的有多項式函數，傅里葉級數，三角函數以及指數函數的多項式函數等。目前以二維多項式函數應用最多。
（三）岩性影響及其校正分析
不同岩石、不同土壤中放射性核素含量是有差別，有的相差還比較大，有的相差甚至超過10%～20%。這是油田放射性測量的主要影響因素。
一個測區可能出現不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上測量結果校正到同一水平（叫歸一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三種方法。
1.確定土壤核素含量的歸一化方法
利用γ能譜測量資料，根據測區地質圖或土壤分布圖，分別統計總道的總計數率和鈾、釷、鉀含量的平均值。然後進行逐點校正，即逐點減去同類土壤的平均值，其剩餘值即為異常值。
核輻射場與放射性勘查
式中：分別為第 i類土壤中測點 j的總計數和鈾、釷、鉀含量。分別為i類土壤的平均總計數和鈾、釷、鉀的平均值。分別為扣除各類土壤平均值後的剩餘值，即為各測點不同土壤校正後的歸一化的油田的放射性異常。根據需要可以用來繪制平面剖面圖或等值線圖，即為經過不同岩性（土壤）校正後的油田放射性異常圖。
這個方法的缺點是計算工作量較大。
2.用釷歸一化校正鈾、鉀含量
對自然界各種岩石中的釷、鈾、鉀含量的相關性研究（D.F.Saundr，1987），發現它們的含量具有很好的相關性（表7-2-2）；而且隨岩性不同含量確有相應的增加或減小，據此可以利用釷的含量計算鈾和鉀的含量。釷有很好的化學穩定性，釷在地表環境條件下基本不流失。因此，利用釷含量計算出來的鈾、鉀含量，應當是與油藏存在引起的鈾、鉀
表7-2-2 幾種岩石的釷、鈾、鉀含量
異常無關的正常值。用每點實測的鈾、鉀，減去計算的正常值，那麼每個測點的鈾、鉀剩餘值（差值）應當是油氣藏引起的異常值。這樣就校正了岩性（土壤）變化的影響。
對於航空γ能譜測量的總道計數率，也同樣可以用釷含量（或計數率）歸一化校正總道計數率，效果也非常好。
具體方法如下。
1）對鈾、鉀的歸一化校正。
2）根據航空γ能譜測量或地面γ能譜測量數據，按測線計算鈾、釷、鉀含量。根據岩石（土壤）中釷與鈾，釷與鉀的相關關系（表7-2-1），認為鈾和釷存在線性關系，鉀和釷存在對數線性關系，於是建立相應的擬合關系式。
核輻射場與放射性勘查
式中：A、B、A′、B′為回歸系數（對每個測區得到一組常數）；wi（Th）為測點i實測的釷含量；w點i（U）、w點i（K）為i點由釷含量計算的鈾、鉀含量。
計算每個測點的鈾、鉀剩餘值：
核輻射場與放射性勘查
式中：wi（U）、wi（K）為測點i的實測值。剩餘值Δwi（U）和Δwi（K）為油藏引起的異常值。
南陽-泌陽航空γ能譜測區，測得的釷、鈾、鉀含量，按釷含量分間隔，計算其平均值，列於表7-2-3。根據此表中數據，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：
核輻射場與放射性勘查
表7-2-3 南陽-泌陽航空γ能譜計算的釷、鈾、鉀
3）對總道γ計數率的歸一化校正。釷比較穩定，可以認為與油氣藏形成的放射性異常無關。經研究得知，原岩的總道計數率（I點i）與釷含量的對數值存在近似的線性關系，即
核輻射場與放射性勘查
根據γ能譜實測數據求得實測i點的總道計數率（Ii）與I點i的差值：
核輻射場與放射性勘查
即為消除岩性影響的，由油氣藏引起的γ總計數率異常值。
圖7-2-2 釷歸一化校正岩性影響的結果
圖7-2-2為任丘雙河油田，兩條測線（1100線和11010線）。用釷歸一化法，消除岩性影響的結果。油田邊界高值和油田上方低值，除鉀11010線外都比較明顯清晰。與已知油田邊界基本一致。
⑶ 數據處理的常用方法有
1、列表法：是將實驗所獲得的數據用表格的形式進行排列的數據處理方法。列表法的作用有兩種：一是記錄實驗數據，二是能顯示出物理量間的對應關系。
2、圖示法：是用圖象來表示物理規律的一種實驗數據處理方法。一般來講,一個物理規律可以用三種方式來表述:文字表述、解析函數關系表述、圖象表示。
3、圖解法：是在圖示法的基礎上，利用已經作好的圖線，定量地求出待測量或某些參數或經驗公式的方法。
4、逐差法：由於隨機誤差具有抵償性，對於多次測量的結果，常用平均值來估計最佳值，以消除隨機誤差的影響。
5、最小二乘法：通過實驗獲得測量數據後，可確定假定函數關系中的各項系數，這一過程就是求取有關物理量之間關系的經驗公式。從幾何上看，就是要選擇一條曲線，使之與所獲得的實驗數據更好地吻合。
⑷ 常用的數據分析方法有哪些
常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。
⑸ 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。
⑹ 常用數據分析處理方法有哪些
1、漏斗分析法
漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
2、留存分析法
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
3、分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
4、矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
⑺ 數據處理的常用方式
數據分析與處理方法：
採集
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的大量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些大量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
⑻ 數據處理的常用方法有（ ）
問問想處理什麼數據，想處理成什麼樣
粉碎？擦除？清零？恢復？還原？
⑼ 常用的數據分析方法是什麼
1. 描述型分析
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。