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數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種(數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、數(shù)據(jù)分析的幾種常用方法21-10-27
幾種常見的數(shù)據(jù)分析分析方法:
1.周期性分析(基礎(chǔ)分析)
What :主要是從日常雜亂的數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)周期性出現(xiàn)的現(xiàn)象,而從避免或改善問題的發(fā)生。常見的兩種周期:自然周期和生命周期。
需要注意的點(diǎn):雖然周期性分析主要針對時(shí)間序列,但不全是,例如公眾號的文章閱讀走勢不僅和日期(工作日或周末)相關(guān),也和文章類型相關(guān)。
例如:銷售中3,6,9,12月,由于績效考核出現(xiàn)的峰值
重點(diǎn)節(jié)假日對和交付的影響
產(chǎn)品銷售的季節(jié)性影響(例如北方下半年的采暖產(chǎn)品,入夏空調(diào)的銷售旺季等)
How: 自然后期的時(shí)間維度,根據(jù)分析的需求,可從年(同環(huán)比,業(yè)績達(dá)成、和行業(yè)趨勢對比),月(淡旺季、銷售進(jìn)度、生產(chǎn)預(yù)測),周(一般較少),日(工作日,非工作日的差異分析),時(shí)(時(shí)間分布,工作時(shí)段,上下班高峰,晚上,主要和大眾消費(fèi)行為分析相關(guān))進(jìn)行展開
生命周期一種常見的分析就“商品生命周期”,商品銷量隨上市時(shí)間的變化,通過時(shí)間軸+指標(biāo)走勢組合出來的。這種分析對快消品或者產(chǎn)品迭代速度很快的商品(典型如手機(jī))是比較重要的,可以用于監(jiān)控產(chǎn)品的市場表現(xiàn),對照市場活動(dòng)可以量化活動(dòng)效果以及產(chǎn)品線的經(jīng)營情況,如持續(xù)跟進(jìn),則可針對性的提出產(chǎn)品上市的建議。
2.矩陣分析(重要分析方法)
矩陣分析是數(shù)據(jù)分析中非常重要的分析方法。主要解決分析領(lǐng)域的一個(gè)非常致命的核心問題:“到底指標(biāo)是多少,才算好”。
平均數(shù)是一個(gè)非常常用的數(shù)據(jù)維度,但是單一維度,并不能充分評價(jià)好壞。例如考核銷售,如果只考核業(yè)務(wù)銷售業(yè)績,那么業(yè)務(wù)人員一定會傾向賣利潤低的引流產(chǎn)品。那種利潤高,價(jià)格高,不容易賣的利潤型產(chǎn)品就沒人賣了,最后銷售越多,公司的利潤反而下降了。這個(gè)時(shí)候通過兩個(gè)維度:銷售規(guī)模和銷售利潤,構(gòu)建交叉矩陣,就能將業(yè)務(wù)業(yè)績進(jìn)行更有效的區(qū)分。
舉個(gè)簡單的例子,一個(gè)銷售團(tuán)隊(duì),10名銷售一個(gè)月內(nèi)開發(fā)的客戶數(shù)量,產(chǎn)生的總業(yè)績用矩陣分析法進(jìn)行分析(具體數(shù)據(jù)略):
第一步:先對客戶數(shù)量、業(yè)績求平均值
第二步:利用平均值,對每個(gè)銷售人員的客戶數(shù)量、業(yè)績進(jìn)行分類
第三步:區(qū)分出多客戶+高業(yè)績,少客戶+高業(yè)績,多客戶+低業(yè)績,少客戶+低業(yè)績四類
矩陣分析把關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)拆分為兩個(gè)維度,每個(gè)維度進(jìn)行高低分類,進(jìn)而可以對目標(biāo)進(jìn)行更加立體的描述。維度高低分類多采用 平均值作為參考 值。
注意:有兩個(gè)場景,是不適合用矩陣分析法:
一:有極大/極小值影響了平均值的時(shí)候,一般出現(xiàn)極大/極小值的時(shí)候,可以用: 分層分析法 。
二:兩個(gè)指標(biāo)高度相關(guān)的時(shí)候,例如用戶消費(fèi)金額與消費(fèi)頻次,兩個(gè)指標(biāo)天生高度相關(guān),此時(shí)數(shù)據(jù)分布會集中在某一個(gè)或兩個(gè)區(qū)域,矩陣分析法的業(yè)務(wù)解讀能力接近0,可采用 相關(guān)分析法
3.結(jié)構(gòu)分析
What: 結(jié)構(gòu)分析是將分析的目標(biāo),向下分解,主要用于發(fā)現(xiàn)問題。
例如銷售分析,可以按照區(qū)域—省—市 一級級的分解,分解之后可以更好的看出影響銷售業(yè)績的影響因素在哪個(gè)位置。
結(jié)構(gòu)分析可以有多個(gè)維度,取決于我們需要分析的方向。例如還是銷售分析,可以從產(chǎn)品構(gòu)成進(jìn)行拆解,也可用從業(yè)務(wù)形態(tài)拆解
How:如何進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析?
第一步:定出要分析的關(guān)鍵指標(biāo)(一般是業(yè)績、用戶量、DAU、利潤等等)
第二步:了解關(guān)鍵指標(biāo)的構(gòu)成方式(比如業(yè)績,由哪些用戶、哪些商品、哪些渠道組成)
第三步:跟蹤關(guān)鍵指標(biāo)的走勢,了解指標(biāo)結(jié)構(gòu)變化情況
第四步:在關(guān)鍵指標(biāo)出現(xiàn)明顯上升/下降的時(shí)候,找到變化最大的結(jié)構(gòu)分類,分析問題
注意:結(jié)構(gòu)分析的不足
結(jié)構(gòu)分析法是一種:知其然,不知其所以然的方法。只適用于發(fā)現(xiàn)問題,不能解答問題
4.分層分析
What: 分層分析,是為了應(yīng)對 平均值失效 的場景。典型的平均值失效例如平均工資,很多人都被“代表”。這個(gè)時(shí)候需要把收入群體分成幾類,例如土豪,普通百姓,窮光蛋等,后面進(jìn)行分析時(shí)就比較清楚了。業(yè)內(nèi)也有一些不同的叫法,比如應(yīng)用于商品的,叫ABC分類,應(yīng)用于用戶的,叫用戶分層,應(yīng)用于業(yè)務(wù)的,叫二八法則。本質(zhì)都是一回事。
How:如何進(jìn)行分層分析
1.明確分層對象和分層指標(biāo)
例如:想?yún)^(qū)分用戶消費(fèi)力,分層對象就是:用戶,分層指標(biāo)就是:消費(fèi)金額
想?yún)^(qū)分商品銷售額,分層對象就是:商品,分層指標(biāo)就是:銷售金額
想?yún)^(qū)分部銷售額,分層對象就是:分部,分層指標(biāo)就是:銷售收入
2.查看數(shù)據(jù),確認(rèn)是否需要分層。分層是應(yīng)對平均值失效的情況的,存在極值影響的情況,則適合分層。
3.設(shè)定分層的層級。最好的解決辦法是老板拍板,其次可以用“二八原則”,以上述銷售業(yè)績分層為例,可以先從高到低排序,然后把累積業(yè)績占80%的人選出來,作為“第1層級(優(yōu)等)”,其他的歸為“第2層級(次等)”。有時(shí)如果顆粒度不夠,也可以用“二四六八十”法則”。
如何應(yīng)用分層
分層的最大作用是幫我們看清楚:到底誰是主力 ,誰是吊車尾。從而指導(dǎo)業(yè)務(wù),從人海戰(zhàn)術(shù)向精兵簡政思考。
根據(jù)分層的結(jié)果找出差距,進(jìn)而提出(假設(shè))差異背后可能的原因,通過其它方式進(jìn)行
應(yīng)用 :客戶分析,目前系統(tǒng)中客戶超5000個(gè),為了更好的了解客戶結(jié)構(gòu),可以通過分層分析的方法對這5000個(gè)客戶進(jìn)行分層,分層的方式通過年銷售規(guī)模,可以按照累計(jì)規(guī)模排序,一般采用4-6個(gè)層級,每個(gè)層級可以給一個(gè)標(biāo)簽。例如王者客戶,腰部客戶,mini客戶等。分層后,便可以針對性的進(jìn)行分析,例如客戶層級的銷售占比,變動(dòng),各層級客戶的銷售構(gòu)成,結(jié)合其它方法就可以有較全面的分析
5.漏斗分析(待補(bǔ)充)
6.指標(biāo)拆解(待補(bǔ)充)
7.相關(guān)性分析(待補(bǔ)充)
What :兩個(gè)(或多個(gè))因素之間的關(guān)系。例如員工人數(shù)與銷售額,市場推廣與銷售業(yè)績,天氣和銷售表現(xiàn)等
很多因素我們直觀的感覺到之間有聯(lián)系,相互影響,但具體的關(guān)系是什么,如何產(chǎn)品影響的,可以通相關(guān)性分析來量化。
例如,客戶開拓中拜訪客戶的次數(shù)和客戶成交是否有關(guān)系?
拜訪次數(shù)多,表明客戶也感興趣,所以成功幾率大
拜訪這么多,客戶還不成交,成功幾率不大
客戶成交和拜訪關(guān)系不太大,主要看你是否能打動(dòng)他
How :兩種聯(lián)系:直接關(guān)系,間接關(guān)系
直接關(guān)系 :整體指標(biāo)與部分指標(biāo)的關(guān)系——結(jié)構(gòu)分析,例如銷售業(yè)績與各中心的業(yè)績
主指標(biāo)與子指標(biāo)的關(guān)系——拆解分析,例如總銷售規(guī)模和客戶數(shù)量與客戶銷售規(guī)模
前后步驟間的關(guān)系——漏斗分析:例如銷售目標(biāo)和項(xiàng)目覆蓋率,儲備率,簽約等因素間的關(guān)系
聯(lián)系中,指標(biāo)之間出現(xiàn)一致性的變化,基本是正常,如果出現(xiàn)相反的變動(dòng),則需要關(guān)注,這可能是問題所在
間接關(guān)系 :要素之間沒有直接的聯(lián)系,但存在邏輯上的連接。例如推廣多了,知名度上市,進(jìn)而銷售額上升。
由于關(guān)系非顯性,需要通過處理進(jìn)行評價(jià),常用的就是散點(diǎn)圖和excel中的相關(guān)系數(shù)法
在明確相關(guān)性后,就可以通過改變其中一個(gè)變量來影響和控制另一個(gè)變量的發(fā)展。
注意:相關(guān)性分析也存在很大的局限。主要體現(xiàn)在相關(guān)性并不等同因果性。例如十年前你在院子里種了一顆樹,你發(fā)現(xiàn)樹每天的高度和中國近十年GDP的增速高度相關(guān),然后這兩者間并沒有什么實(shí)質(zhì)性的聯(lián)系。此次相關(guān)性分析過程中一定注意要找到關(guān)聯(lián)的邏輯自洽。
8.標(biāo)簽分析(待補(bǔ)充)
9.
二、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總
一、描述統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類,圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、假設(shè)檢驗(yàn)
1、參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
1)U驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布
2)T檢驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布
A 單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無差別;
B 配對樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對,同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似;
C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時(shí)使用。
2、非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況:順序類型的數(shù)據(jù)資料,這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);
B 體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;
主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
三、信度分析
檢査測量的可信度,例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。
分類:
1、外在信度:不同時(shí)間測量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測信度
2、內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。
四、列聯(lián)表分析
用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。
對于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。
列聯(lián)表分析還包括配對計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。
五、相關(guān)分析
研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。
1、單相關(guān): 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量;
2、復(fù)相關(guān) :三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān);
3、偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。
六、方差分析
使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。
分類
1、單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系
2、多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3、多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4、協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法,
七、回歸分析
分類:
1、一元線性回歸分析:只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2、多元線性回歸分析
使用條件:分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。
1)變呈篩選方式:選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法,向前引入法和向后剔除法
2)橫型診斷方法:
A 殘差檢驗(yàn): 觀測值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布
B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷:尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法
C 共線性診斷:
診斷方式:容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例
處理方法:增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等
3、Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時(shí)的情況
分類:
Logistic回歸模型有條件與非條件之分,條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率。
4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等
八、聚類分析
樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類,尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。
1、性質(zhì)分類:
Q型聚類分析:對樣本進(jìn)行分類處理,又稱樣本聚類分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,如歐式距離、極端距離、絕對距離等
R型聚類分析:對指標(biāo)進(jìn)行分類處理,又稱指標(biāo)聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等
2、方法分類:
1)系統(tǒng)聚類法: 適用于小樣本的樣本聚類或指標(biāo)聚類,一般用系統(tǒng)聚類法來聚類指標(biāo),又稱分層聚類
2)逐步聚類法 :適用于大樣本的樣本聚類
3)其他聚類法 :兩步聚類、K均值聚類等
九、判別分析
1、判別分析:根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數(shù),使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少,進(jìn)而對給定的一個(gè)新樣品,判斷它來自哪個(gè)總體
2、與聚類分析區(qū)別
1)聚類分析可以對樣本逬行分類,也可以對指標(biāo)進(jìn)行分類;而判別分析只能對樣本
2)聚類分析事先不知道事物的類別,也不知道分幾類;而判別分析必須事先知道事物的類別,也知道分幾類
3)聚類分析不需要分類的歷史資料,而直接對樣本進(jìn)行分類;而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數(shù),然后才能對樣本進(jìn)行分類
3、進(jìn)行分類 :
1)Fisher判別分析法 :
以距離為判別準(zhǔn)則來分類,即樣本與哪個(gè)類的距離最短就分到哪一類, 適用于兩類判別;
以概率為判別準(zhǔn)則來分類,即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類,適用于
適用于多類判別。
2)BAYES判別分析法 :
BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn),它不僅能解決多類判別分析,而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài),所以一般較多使用;
十、主成分分析
將彼此梠關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量,并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 。
十一、因子分析
一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法
與主成分分析比較:
相同:都能夠起到済理多個(gè)原始變量內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用
不同:主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系,是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法
用途:
1)減少分析變量個(gè)數(shù)
2)通過對變量間相關(guān)關(guān)系探測,將原始變量進(jìn)行分類
十二、時(shí)間序列分析
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問題;時(shí)間序列通常由4種要素組成:趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。
主要方法:移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型
十三、生存分析
用來研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法
1、包含內(nèi)容:
1)描述生存過程,即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律
2)比較生存過程,即研究兩組或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律,并進(jìn)行比較
3)分析危險(xiǎn)因素,即研究危險(xiǎn)因素對生存過程的影響
4)建立數(shù)學(xué)模型,即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來。
2、方法:
1)統(tǒng)計(jì)描述:包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法,不對所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論
2)非參數(shù)檢驗(yàn):檢驗(yàn)分組變量各水平所對應(yīng)的生存曲線是否一致,對生存時(shí)間的分布沒有要求,并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對生存時(shí)間的影響。
A 乘積極限法(PL法)
B 壽命表法(LT法)
3)半?yún)?shù)橫型回歸分析:在特定的假設(shè)之下,建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程,這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法
4)參數(shù)模型回歸分析:已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí),擬合相應(yīng)的參數(shù)模型,更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律
十四、典型相關(guān)分析
相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系,而典型相關(guān)分析是分析兩組變里(如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績表現(xiàn)指標(biāo))之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。
典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對少數(shù)幾對綜合變量之間的簡單線性相關(guān)性的研究,并且這少數(shù)幾對變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。
十五、R0C分析
R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾).以真陽性率(靈敏度)為縱坐標(biāo),假陽性率(1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線
用途:
1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對疾病的識別能力
用途
2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角,試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高;
3、兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對疾病識別能力的比較,一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
十六、其他分析方法
多重響應(yīng)分析、距離分祈、項(xiàng)目分祈、對應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。
三、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些
論文數(shù)據(jù)方法有多選題研究、聚類分析和權(quán)重研究三種。
1、多選題研究:多選題分析可分為四種類型包括:多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。
2、聚類分析:聚類分析以多個(gè)研究標(biāo)題作為基準(zhǔn),對樣本對象進(jìn)行分類。如果是按樣本聚類,則使用SPSSAU的進(jìn)階方法模塊中的“聚類”功能,系統(tǒng)會自動(dòng)識別出應(yīng)該使用K-means聚類算法還是K-prototype聚類算法。
3、權(quán)重研究:權(quán)重研究是用于分析各因素或指標(biāo)在綜合體系中的重要程度,最終構(gòu)建出權(quán)重體系。權(quán)重研究有多種方法包括:因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價(jià)、灰色關(guān)聯(lián)等。
拓展資料:
一、回歸分析
在實(shí)際問題中,經(jīng)常會遇到需要同時(shí)考慮幾個(gè)變量的情況,比如人的身高與體重,血壓與年齡的關(guān)系,他們之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜無法精確研究,以致于他們的關(guān)系無法用函數(shù)形式表達(dá)出來。為研究這類變量的關(guān)系,就需要通過大量實(shí)驗(yàn)觀測獲得數(shù)據(jù),用統(tǒng)計(jì)方法去尋找他們之間的關(guān)系,這種關(guān)系反映了變量間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。而統(tǒng)計(jì)方法之一就是回歸分析。
最簡單的就是一元線性回歸,只考慮一個(gè)因變量y和一個(gè)自變量x之間的關(guān)系。例如,我們想研究人的身高與體重的關(guān)系,需要搜集大量不同人的身高和體重?cái)?shù)據(jù),然后建立一個(gè)一元線性模型。接下來,需要對未知的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),這里可以采用最小二乘法。最后,要對回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),來驗(yàn)證y是否隨著x線性變化。這里,我們通常采用t檢驗(yàn)。
二、方差分析
在實(shí)際工作中,影響一件事的因素有很多,人們希望通過實(shí)驗(yàn)來觀察各種因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的觀測值是否有顯著影響,從而找出較優(yōu)的實(shí)驗(yàn)條件或生產(chǎn)條件的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。
人們在實(shí)驗(yàn)中所觀察到的數(shù)量指標(biāo)稱為觀測值,影響觀測值的條件稱為因素,因素的不同狀態(tài)稱為水平,一個(gè)因素可能有多種水平。
在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,可以得到一系列不同的觀測值,有的是處理方式不同或條件不同引起的,稱為因素效應(yīng)。有的是誤差引起的,稱做實(shí)驗(yàn)誤差。方差分析的主要工作是將測量數(shù)據(jù)的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應(yīng)和試驗(yàn)誤差,并對其作出數(shù)量分析,比較各種原因在總變異中所占的重要程度,作為統(tǒng)計(jì)推斷的依據(jù)。
例如,我們有四種不同配方下生產(chǎn)的元件,想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里,配方是影響元件使用壽命的因素,四種不同的配方成為四種水平??梢岳梅讲罘治鰜砼袛?。
三、判別分析
判別分析是用來進(jìn)行分類的統(tǒng)計(jì)方法。我來舉一個(gè)判別分析的例子,想要對一個(gè)人是否有心臟病進(jìn)行判斷,可以取一批沒有心臟病的病人,測其一些指標(biāo)的數(shù)據(jù),然后再取一批有心臟病的病人,測量其同樣指標(biāo)的數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)判別函數(shù),并求出相應(yīng)的臨界值。
這時(shí)候,對于需要判別的病人,還是測量相同指標(biāo)的數(shù)據(jù),將其帶入判別函數(shù),求得判別得分和臨界值,即可判別此人是否屬于有心臟病的群體。
四、聚類分析
聚類分析同樣是用于分類的統(tǒng)計(jì)方法,它可以用來對樣品進(jìn)行分類,也可以用來對變量進(jìn)行分類。我們常用的是系統(tǒng)聚類法。首先,將n個(gè)樣品看成n類,然后將距離最近的兩類合并成一個(gè)新類,我們得到n-1類,再找出最接近的兩類加以合并變成n-2類,如此下去,最后所有的樣品均在一類,將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時(shí)候每類各有什么樣品。
比如,對中國31個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行分類,可以通過收集各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo),例如GDP,人均收入,物價(jià)水平等等,并進(jìn)行聚類分析,就能夠得到不同類別數(shù)量下是如何分類的。
五、主成分分析
主成分分析是對數(shù)據(jù)做降維處理的統(tǒng)計(jì)分析方法,它能夠從數(shù)據(jù)中提取某些公共部分,然后對這些公共部分進(jìn)行分析和處理。
在用統(tǒng)計(jì)分析方法研究多變量的課題時(shí),變量個(gè)數(shù)太多就會增加課題的復(fù)雜性。人們自然希望變量個(gè)數(shù)較少而得到的信息較多。在很多情形,變量之間是有一定的相關(guān)關(guān)系的,當(dāng)兩個(gè)變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時(shí),可以解釋為這兩個(gè)變量反映此課題的信息有一定的重疊。
主成分分析是對于原先提出的所有變量,將重復(fù)的變量(關(guān)系緊密的變量)刪去多余,建立盡可能少的新變量,使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的,而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。
最經(jīng)典的做法就是用F1(選取的第一個(gè)線性組合,即第一個(gè)綜合指標(biāo))的方差來表達(dá),即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是方差最大的,故稱F1為第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原來P個(gè)指標(biāo)的信息,再考慮選取F2即選第二個(gè)線性組合,為了有效地反映原來信息,F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中,用數(shù)學(xué)語言表達(dá)就是要求Cov(F1, F2)=0,則稱F2為第二主成分,依此類推可以構(gòu)造出第三、第四,……,第P個(gè)主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推廣和發(fā)展,它也是多元統(tǒng)計(jì)分析中降維的一種方法。因子分析將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子,以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關(guān)關(guān)系。
在主成分分析中,每個(gè)原始變量在主成分中都占有一定的分量,這些分量(載荷)之間的大小分布沒有清晰的分界線,這就造成無法明確表述哪個(gè)主成分代表哪些原始變量,也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。
因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉(zhuǎn)。因子軸旋轉(zhuǎn)可以使原始變量在公因子(主成分)上的載荷重新分布,從而使原始變量在公因子上的載荷兩級分化,這樣公因子(主成分)就能夠用哪些載荷大的原始變量來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現(xiàn)實(shí)含義解釋障礙。
例如,為了了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力,觀測了許多學(xué)生數(shù)學(xué),語文,英語,物理,化學(xué),生物,政治,歷史,地理九個(gè)科目的成績。為了解決這個(gè)問題,可以建立一個(gè)因子模型,用幾個(gè)互不相關(guān)的公共因子來代表原始變量。我們還可以根據(jù)公共因子在原始變量上的載荷,給公共因子命名。
例如,一個(gè)公共因子在英語,政治,歷史變量上的載荷較大,由于這些課程需要記憶的內(nèi)容很多,我們可以將它命名為記憶因子。以此類推,我們可以得到幾個(gè)能評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)能力的因子,假設(shè)有記憶因子,數(shù)學(xué)推導(dǎo)因子,計(jì)算能力因子等。
接下來,可以計(jì)算每個(gè)學(xué)生的各個(gè)公共因子得分,并且根據(jù)每個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率,計(jì)算出因子總得分。通過因子分析,能夠?qū)W(xué)生各方面的學(xué)習(xí)能力有一個(gè)直觀的認(rèn)識。
七、典型相關(guān)分析
典型相關(guān)分析同樣是用于數(shù)據(jù)降維處理,它用來研究兩組變量之間的關(guān)系。它分別對兩組變量提取主成分。從同一組內(nèi)部提取的主成分之間互不相關(guān)。用從兩組之間分別提取的主成分的相關(guān)性來描述兩組變量整體的線性相關(guān)關(guān)系。
四、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些?
常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
1.趨勢分析
當(dāng)有大量數(shù)據(jù)時(shí),我們希望更快,更方便地從數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)信息,這時(shí)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。
趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標(biāo),例如點(diǎn)擊率,GMV和活躍用戶數(shù)。通常,只制作一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖,但并不是分析數(shù)據(jù)趨勢圖。它必須像上面一樣。數(shù)據(jù)具有那些趨勢變化,無論是周期性的,是否存在拐點(diǎn)以及分析背后的原因,還是內(nèi)部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率,有環(huán)比,同比和固定基數(shù)比。例如,2017年4月的GDP比3月增加了多少,這是環(huán)比關(guān)系,該環(huán)比關(guān)系反映了近期趨勢的變化,但具有季節(jié)性影響。為了消除季節(jié)性因素的影響,引入了同比數(shù)據(jù),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(shù)據(jù)。更好地理解固定基準(zhǔn)比率,即固定某個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn),例如,以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn),固定基準(zhǔn)比率是2017年5月數(shù)據(jù)與該數(shù)據(jù)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(jìn)行比較。最常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)是需要與目標(biāo)值進(jìn)行比較,以了解我們是否已完成目標(biāo);與上個(gè)月相比,要了解我們環(huán)比的增長情況。
縱向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f,就是與其他對比。我們必須與競爭對手進(jìn)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(gè)例子。有一個(gè)電子商務(wù)公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數(shù)據(jù)?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(gè)主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000,則昨天有一個(gè)跳躍。數(shù)據(jù)只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據(jù)不同的數(shù)據(jù),每個(gè)比較對象分為4個(gè)象限。如果將IQ和EQ劃分,則可以將其劃分為兩個(gè)維度和四個(gè)象限,每個(gè)人都有自己的象限。一般來說,智商保證一個(gè)人的下限,情商提高一個(gè)人的上限。
說一個(gè)象限分析方法的例子,在實(shí)際工作中使用過:通常,p2p產(chǎn)品的注冊用戶由第三方渠道主導(dǎo)。如果您可以根據(jù)流量來源的質(zhì)量和數(shù)量劃分四個(gè)象限,然后選擇一個(gè)固定的時(shí)間點(diǎn),比較每個(gè)渠道的流量成本效果,則該質(zhì)量可以用作保留的總金額的維度為標(biāo)準(zhǔn)。對于高質(zhì)量和高數(shù)量的通道,繼續(xù)增加引入高質(zhì)量和低數(shù)量的通道,低質(zhì)量和低數(shù)量的通過,低質(zhì)量和高數(shù)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(shí)間以獲得非常直觀和快速的結(jié)果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時(shí)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(gè)維度交叉顯示數(shù)據(jù),并從多個(gè)角度執(zhí)行組合分析。
分析應(yīng)用程序數(shù)據(jù)時(shí),通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)并找到最相關(guān)的維度,以探究數(shù)據(jù)更改的原因。
以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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