统计学学哪些分析方法

‘壹’ 常用统计分析方法

数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助

文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。

1.相关分析

相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。

2.回归分析

回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。

另请注意，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。

3.假设检验

假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。

在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后，数据分析师认为有一点需要注意：“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前，不要开始进行数据分析。”简而言之，如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题，那么没有数据分析可以解决问题。

‘贰’ 统计学的研究方法有哪些

统计学作为一门方法论科学，具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多，这将在后续课程中学习，而从大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量观察法
这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

二、统计分组法
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

三、综合指标法
统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

五、统计推断法
在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

‘叁’ 统计分析法主要包括哪些

统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。

‘肆’ 统计分析方法有哪几种

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

‘伍’ 统计学中常用的数据分析方法有哪些

1、描述统计

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。

2、假设检验

参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

3、信服分析

介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

‘陆’ 数据统计分析方法有哪些

1、分解主题分析

所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。

2、钻取分析

所谓钻取分析，是指改变维的层次，变换分析的粒度。按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。

3、常规比较分析

所谓常规比较分析，是指一般比较常见的对比分析方法，例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所谓大型管理模型分析，是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。

5、财务和因子分析

所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析，以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失，达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。

6、专题大数据分析

所谓专题大数据分析，是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有：市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。

‘柒’ 常用的统计分析方法总结(聚类分析、主成分分析、因子分析)

1. 系统聚类法 :由N类--1类
2. 分解法 ：由1类---N类
3. K-均值法 ：事先在聚类过程中确定在K类，适用于数据量大的数据
4. 有序样品的聚类 ：N个样品排序，次序相邻的样品聚成一类
5. 模糊聚类法 ：模糊数学的方法，多用于定性变量
6. 加入法 ：样品依次加入，全部加入完得到聚类图。

a.夹角余弦
b.相关系数

a.常用的类间距离定义有8种之多，与之相应的 系统聚类法 也有8种，分别为
a. 中间距离法
b. 最短距离法 ：类与类之间的距离最近两个样品的距离。
c. 最长距离法 ：类与类之间的距离最远两个样品的距离。【先距离最短，后距离最远合并】
d. 类平均法 ：两类元素中任两个样品距离的平均。
e. 重心法 ：两个重心xp 和xq 的距离。
f. 可变类平均法
e. 离差平方和法（Ward法） ： 该方法的基本思想来自于方差分析，如果分类正确，同 类样品的离差平方和应当较小，类与类的离差平方和较大。 具体做法是先将 n 个样品各自成一类，然后每次缩小一类，每 缩小一类，离差平方和就要增大，选择使方差增加最小的两 类合并，直到所有的样品归为一类为止。

a. 最短距离法的主要缺点是它有链接聚合的趋势，容易形 成一个比较大的类，大部分样品都被聚在一类中，所以最短 距离法的聚类效果并不好，实际中不提倡使用。
b. 最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺陷，两类合 并以后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者，加大 了合并后的类与其他类的距离。

a. 定义 ：主成分分析（Principal Component Analysis，简记 PCA）是将 多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法 ，通常我们把转化成的综合指标称为主成分。

b. 本质：降维

c. 表达 ：主成分为原始变量的线性组合
d. 即信息量在空间降维以后信息量没有发生改变，所有主成分的方差之和与原始的方差之和

e. 多个变量之间有一定的相关性，利用原始变量 的线性组合形成几个综合指标（主成分），在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用。

f. 累积贡献率一般是 85% 以上

（1）每一个主成分都是各 原始变量的线性组合
（2）主成分的数目大大少于原始变量的数目
（3）主成分保留了原始变量绝大多数信息
（4）各主成分之间 互不相关

a. 基本目的：用 少数几个综合因子去描述多个随机变量之间的相关关系 。
b. 定义：多个变量————少数综合因子（不存在的因子）
c. 显在变量：原始变量X；潜在变量：因子F
d. X=AF+e【公共因子+特殊因子】
e. 应用： 因子分析主要用于相关性很强的多指标数据的降维处理。
f. 通过研究原始变量相关矩阵内部 的依赖关系，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
g. 定义：原始的变量是可观测的显在变量，而 综合 的因子是 不可观测 的 潜在变量 ，称为因子。

i. 根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。
ii. 公共因子 ：每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示。
iii. 对于所研究的某一具体问题，原始变量分解成两部分：

i. R 型因子分析——研究变量之间的相关关系
ii. Q 型因子分析——研究样品之间的相关关系

a. 因子载荷 是第i个变量与第j个公共因子的相关系数，绝对值越大，相关的密切程度越高。

a. 变量 Xi 的共同度是因子载荷矩阵的第i行的元素的平方和。记为

b. 所有的公共因子与特殊因子对变量 Xi 的贡献和为1。

a. 确定因子载荷
b. 因子旋转
c. 计算因子得分

a. 寻找简单结构的载荷矩阵：载荷矩阵A的所有元素都接 近0或±1，则模型的公共因子就易于解释。
b. 如果各主因子的典型代表变量不突出，就需要进行旋转使因子载荷矩阵中载荷的绝对值向0和1两个方向分化。

a.意义：对公共因子作正交旋转相当于对载荷矩阵 A 作一正交变换 ，右乘正交矩阵 T ，使 A* = AT 能有更鲜明的实际意义。
b.几何意义：是在 m 维空间上对原因子轴作一刚性旋转。 因子旋转不改变公共因子的共同度，这是因为 A A '=ATT'A'=AA'
c. 旋转方法有：正交旋转和斜交旋转
d. 最普遍的是： 最大方差旋转法

a. 定义：通过坐标变换使各个因子载荷的方差之和最大。
b. 任何一个变量只在一个因子上有高贡献率，而在 其它因子上的载荷几乎为0；
c. 任何一个因子只在少数变量上有高载荷,而在其 它变量上的载荷几乎为0。

思想相同： 降维
前提条件：各变量间必须有 相关性 ，否则各变量之间没有共享信息

‘捌’ 统计分析方法有哪些

统计分析方法有以下：
1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。
4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

‘玖’ 统计数据分析的基本方法有哪些

1、对比分析法

就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。

2、结构分析法

就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。

3、趋势分析法

就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。

4、比率分析法

就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。

5、因素分析法

就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关

6、综合分析法

就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

‘拾’ 统计学有什么常用的统计方法

从各个统计学专家的介绍来看，统计学的基本研究方法有6类：

1、大量观察法：指从社会现象的总体让缓磨出发，对其全部单位或足够多数单哪答位进行数量观察的统计方法。

2、统计分组法：指根据统计研究的任务，将所研究的社会经济现象总体按照一定标志划分为若干组的方法。

3、综合指标法：指运用各种统计综合指标来反映社会经济现象总体的一般数量特征和数量关系的研究方法。

4、时间数列分析法：将经济发展坦斗、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间