数据分析的方法及应用

㈠ 数据分析模型和方法有哪些

1、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

2、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

3、相关分析数据分析法

相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。

4、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

㈡ 常用的8种数据分析方法

常用的8种数据分析方法如下：

1、逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题

2、PEST分析方法—行业分析。PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析的。应用场答瞎亏景：职业规划、行业分析、产品报告。

3、多维度拆解分析方法。光看整体结果时，神橡看不到内部实际的差异，所以将复杂的问题拆解成简单问题，指标构成来拆解从、业务流程来拆解。应用场景： 考察公众号、网络、头条哪个渠道用户来源多。

4、比分析方法—通过两个对比得出最优结果。想要进行对比分析，首先要弄清楚两个问题：和谁比，如清神何比较。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

例如，设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

㈢ 数据分析有哪些方法

现在的走势就是我们进入了一个大数据时代，有了数据我们该分析吗？数据分析的方法是什么？

一、说明统计

描述性统计是统计方法的总结，揭示了数据分布的特性.主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布和一些基本统计图形.

1、缺失值填充:常用方法有去除法、平均法、决策树法.

2、正态检查:许多统计方法要求数值服从或接近正态分布，因此在进行数据分析前需要正态检查.常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法.

二、回归分析

回归分析是应用极为广泛的数据分析方法之一.根据观测数据建立变量之间的适当依赖关系，分析数据的内在规律.

1.一元线性分析

只有一个自变量x与变量y有关，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.

2.多元线性回归分析

使用条件:分析多个自变量x变量y的关系，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.

3.Logistic回归分扰御昌析

线性回归模型要求变量为连续正态分布变量，自变量与变量为线性关系，但Logistic回归模型对拆清变量分布没有要求，一般用于变量离散时的情况.

4.其他回归方法:非线性回归、秩序回归、Probit回归、加权回归等.

三、方差分析

使用条件:各种样品必须是相互独立的随机样品，各种样品来自正态分布的整体各个方差相等.

1.单因素方差分析:一个试验只有一个影响因素，或者有多个影响因素时，只分缓扒析一个因素与响应变量的关系.

2.多因素有互动差异分析:一个实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

3.多因素没有互动差异分析:分析多个影响因素和反应变量的关系，但影响因素之间没有影响关系或忽视影响关系

4.协助者的差距祈祷:传统的差距分析有明显的缺点，无法控制分析中存在的随机因素，降低了分析结果的准确性.协调差分析主要是排除协调变量的影响后，对修正后的主要效果进行方差分析，结合线性回归和方差分析的分析方法.

㈣ 数据分析的方法

数据分析通常包括以下几个步骤：

• 数据收集：获取需要分析的数据，可以是从各种数据源收集数据或者自己采集数据。

• 数据清洗：对数据进行清理和整理，包括去除重复数据、缺失数据、异常数据、格式转换等操作，使数据能够被更好地分析和利用。

• 数据探索：对数据进行可视化展示和统计分析，探索数据的分布、特征、关系和趋势等。

• 数据建模：根据数据分析的结果，利用统计学方法或机器学习算法构建模型，用于预测和分析未来的数据情况。

• 数据解释：将数据分析的结果进行解释和应用，为决策提供支持和参考。

而对于更具体的数据分析方法，我将依次列举：

• 描述性统计：用于描述数据的分布、中心位置、离散程度和对称性等特征。常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、偏度、峰度等。

• 假设检验：用于检验某个假链旦设是否成立，例如检验两组数据之间的差异是否显着。常用的假设检验方法包括t检验、ANOVA分析、卡方检验等。

• 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系。常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、卡方检验等。

• 回归分析：用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

• 聚类分析：用于将数据集中的样本划分为若干个互不重叠的子集，每个子集内部的样本相似度较高，不同子集之间的样本相似度较低。常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。

• 分类分析：用于根据已知样本的特征，对未知样本进行分类。常用的分类分析方法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

• 时间序列分析：用于研究时间序列数据的规律和趋势，常用于经济、金融和股市等领域。常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。

以上是常见的数据分析方法

㈤ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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㈥ 16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计

描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验

1、参数检验

参数检验是在已知总体分布的条件下（一股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 。

1）U验  使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

A  单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；

B  配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验

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。

适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；

B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析

检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

分类：

1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度

2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

四、列联表分析

用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。

列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

五、相关分析

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。

1、单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；

2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

六、方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

分类

1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系

2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

七、回归分析

分类：

1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。

2、多元线性回归分析

使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。

1）变呈筛选方式：选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法

2）横型诊断方法：

A 残差检验： 观测值与估计值的差值要艰从正态分布

B 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

C 共线性诊断：

诊断方式：容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例

处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

3、Logistic回归分析

线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况

分类：

Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

八、聚类分析

样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

1、性质分类：

Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等

R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等

2、方法分类：

1）系统聚类法： 适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类

2）逐步聚类法 ：适用于大样本的样本聚类

3）其他聚类法 ：两步聚类、K均值聚类等

九、判别分析

1、判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

2、与聚类分析区别

1）聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本

2）聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类

3）聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类

3、进行分类 ：

1）Fisher判别分析法 ：

以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类， 适用于两类判别；

以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于

适用于多类判别。

2）BAYES判别分析法 ：

BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用；

十、主成分分析

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 。

十一、因子分析

一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

与主成分分析比较：

相同：都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

用途：

1）减少分析变量个数

2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类

十二、时间序列分析

动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

十三、生存分析

用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

1、包含内容：

1）描述生存过程，即研究生存时间的分布规律

2）比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较

3）分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响

4）建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

2、方法：

1）统计描述：包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法，不对所分析的数据作出任何统计推断结论

2）非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。

A 乘积极限法（PL法）

B 寿命表法(LT法)

3）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

4）参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律

十四、典型相关分析

相关分析一般分析两个变里之间的关系，而典型相关分析是分析两组变里（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。

典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

十五、R0C分析

R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线

用途：

1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

用途

2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；

3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

十六、其他分析方法

多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

㈦ 常用的数据分析方法有哪些 常用的数据分析方法都有什么

1、分组分析法。分组分析法是为了对比，把总体中不同性质的对象分开，以便进一步了解内在的数据关系，因此分组法必须和对比法结合运用。
2、结构分析法。结构分析法指分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法及总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。一般某部分的比例越大，说明其重要程度越高，对总体的影响越大。
3、平均分析法。平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。
4、漏斗分析法。漏斗分析法是结合对比分析法分组分析，比较同一环节优化前后、不同用户群、同行类似的转化率通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

㈧ 数据分析的方法有哪些

一、数据分析方法及步骤

1. 数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。

2. 数据可视化：通过数据可视化，可以将复杂的数据变得更加直观和易于理解，可视化数据分析技术包括柱状图、折线图、饼图、散点图、平行坐标图等。

3. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中查找隐藏信息的技术，常用的数据挖掘技术有关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。

4. 统计推断：统计推断通常用来从样本数据中推断总体情况，常用的统计推断方法包括卡方检验、t检验、线性回归分析等。

5. 机器学习：机器学习是一种从数据中学习规律，并预测未知数据的一种技术，常用的机器学习方法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、K-means聚类等。

二、比如t检验

t检验是一种常用的假设检验方法，可以用来检验一个样本的平均值是否与总体平均值相同。举个例子，假设一家公司想要知道女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同，于是他们抽取了20名女员工的工资数据，然后计游庆算出了女员工的平均工资。接下来，他们使用t检验来检验女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同。首先，他们需要计算样本的t统计量，然后计算出p值，最后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即女员工的平均工资与整个公司的平均工资不相同。

三、比如卡方检验

卡方检验是一种常用的独立性检验方法，可以用来检验两个变量之间是否存在独立性。举个例子，假设一家公司想要知道员工的性别是否与部门之间存在独立性。于是他们抽取了200名员工，并分别记录了他们的性别和部门信息。接下来，他们使碧磨举用卡方检验来检验员工的性别是否与部门独立。首先，他们需悔碧要构建一个2X2的混淆矩阵，然后计算出卡方统计量，最后根据卡方统计量计算出p值，然后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即员工的性别与部门不独立。

四、比如线性回归分析

线性回归分析是一种常用的数据分析方法，可以用来预测一个样本的数值型输出变量，可以用来研究两个或多个变量之间的关系。举个例子，假设一家公司想要知道员工工资水平与工作年限之间的关系，于是他们抽取了100名员工的工资和工作年限的数据，然后使用线性回归分析来探究这两个变量之间的关系。首先，他们需要计算出拟合函数的参数，然后评估拟合模型的精度，最后根据拟合模型的精度来判断两个变量之间的关系。如果精度高，则可以认为员工工资水平与工作年限之间存在一定的关系。

五、数据分析的一些方法论和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一种综合考虑企业内外环境的分析方法，通过识别企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以帮助企业制定有效的战略。

2. 波士顿矩阵：波士顿矩阵是一种用于识别企业可利用的产品和市场的工具，可以帮助企业确定其市场营销策略。

3. PEST分析：PEST分析是一种评估企业外部环境的综合分析方法，可以帮助企业识别政治、经济、社会和技术四个外部环境要素中的机会和威胁。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一种用于评估产品或服务在市场上的表现情况的工具，可以帮助企业制定更有针对性的营销策略。

5. 五力分析：五力分析是一种评估企业所处的市场环境的工具，可以帮助企业了解其市场的竞争态势，并制定更有效的策略。

㈨ 常用数据分析处理方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
2、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
3、相关分析：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
4、对应分析：对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
5、回归分析：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析。
6、方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”，方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。

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㈩ 数据分析方法

数据分析常用的方法有列表法和作图法。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的意义：

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析一定程度上对网络营销也有很大的好处，通过数据分析，知道目标客户群上什么网站、做什么事、在什么时间地点能够找到他。实际上，论覆盖面，网络营销还远远赶不上传统媒体。

2009年底中国的互联网普及率为28.9%，而同期中国电视的普及率却已经超过80%。但是，仍旧有很多有远见的企业选择网络营销。其中的一个重要原因是，网络营销的全过程都可以被追踪到，通过数据分析可以随时调整投放方式。