① 常见的数据统计方法有什么
统计方法是非常的多的。像我们生活中比较常接触到的,图表分析方法,对于一组数据,进行简单的各种分组或者是一些占比方面的分析,或者就是计算一些极差,或者计算均值方差等,这些在各个行业都是比较常见的。
对于分类数据的一些统计分析中,统计中最常见的就是卡方统计量来进行分析,然后通过结果可以来对总体进行一定的认识,可以看出两个分类总体是否有一定的相关性。在研究一个分类型自变量和一个数值型的自变量的时候,最常用的是进行方差分析这种统计方法,来描述一个总体是否有着显着性的差异。在对两个自变量都是数值变量的时候,最常用的就是进行模拟一元回归方程,通过一条趋势线来描述这个总体的情况,而对应的多元回归趋势线就是多个自变量都是数值变量,用来描述多个自变量的回归问题。
② 常用统计分析方法有哪些
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。
③ 有哪些统计方法
统计法有:计量资料的统计方法;计数资料的统计方法;等级资料的统计方法。
1、分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVA,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。
2、计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。
3、等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组,再清点每组观察单位个数所得到的资料。
4、统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法是一种从微观结构上来研究物质的宏观性质及其规律的独特的方法。
④ 统计数据分析有哪些方法
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。
⑤ 统计方法有哪些呢
1、普查
指门组织的全国性的对全体调查对象普遍进行的一次性全面统计调查。
2、抽样调查
指根据概率理论,从全体调查对象中随机抽取一部分单位进行观察,取得样本统计调查数据,并据以推断总体的统计调查方法。
3、统计报表
是指在统计调查活动中用以对调查对象进行登记、搜集原始统计资料的表格。
4、重点调查
指在调查对象中,选择其中一部分重点单位所进行的调查。
5、典型调查
典型调查是一种非全面的门调查,它是根据调查的目的与要求,在对被调查对象进行全面分析的基础上,有意识地选择若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的调查。
一、按调查对象包括的范围不同,可分为全面调查和抽样调查:
(1)全面调查是对被调查对象中所有的单位全部进行调查,其主要目的是要取得总体的全面、系统、完整的总量资料。如普查。全面调查要耗费大量的人力、物力、财力和时间。
(2)抽样调查是对被调查对象中一部分单位进行调查。如重点调查、典型调查、抽样调查和非全面统计报表等。
二、按登记时间是否连续,可分为经常性调查与一次性调查:
(1)经常性调查,是随着调查对象在时间上的发展变化,而随时对变化的情况进行连续不断的登记。其主要目的是获得事物全部发展过程及其结果的统计资料。
(2)一次性调查:是不连续登记的调查,它是对事物每隔一段时期后在一定时点上的状态进行登记。其主要目的是获得事物在某一时点上的水平、状况的资料。
⑥ 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。
⑦ 常用的统计方法有哪些
统计方法有:
1、计量资料的统计方法
分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和 方差分析(ANOVN,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性,若不能满足以上要求,宜用t 检验或非参数方法( 秩和检验)。 方差分析可用于两个以上 样本均数的比较,应用该方法时,要求各个样本是相互独立的随机样本,各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同,方差分析中又包含了多种不同的方法。对于 定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。
2、计数资料的统计方法
计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。
检验或u检验,若不能满足 检验:当计数资料呈配对设计时,获得的四格表为配对四格表,其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R×C表可以分为双向无序,单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类,不同类的行列表根据其研究目的,其选择的方法也不一样。
3、等级资料的统计方法
等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组,再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中,常遇到一些定性指标,如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等,对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题,这样的资料统计上称为等级资料。
统计方法的选择:
统计资料丰富且错综复杂,要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料,若选择不同的统计分析方法处理,有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是:
①根据研究的目的,明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;
③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;
最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择统计分析方法。
⑧ 5种常用的统计学方法是什么
1、大量观察法
(8)常用的数据统计方法有扩展阅读:
(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。
⑨ 统计方法有哪些啊
统计方法有:描述统计方法和推断统计方法。
1、描述统计方法
描述统计方法是指通过图表的方式对数据进行处理显示,进而对数据进行定量的综合概括的统计方法。
2、推断统计方法
推断统计方法是指根据样本数据去推断总体数量测度的方法。
统计方法的作用:
统计方法作为一种为决策提供依据的工具,可以帮助企业进行数据分析,了解产品质量状态的分布情况,找出问题、缺陷及原因,有针对性地采取措施,提高产品和服务的质量。
原始数据不经过整理和分析,只是一堆“资料”,而有用的信息往往蕴藏在大量的数据之中,所以数据的应用是统计技术的前提,统计技术是整理和分析数据的工具。
统计方法可应用在设计阶段的市场预测、可行性分析、方案设计、初试样试制、小批量生产等;应用在生产阶段的工艺设计、过程控制、能力研究和质量改进;应用在销售阶段的营销策略研究、预期销售额的测算、顾客回报率的评价、安全性评价和风险分析等。
⑩ 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。