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六種數(shù)據(jù)分析方法（六種數(shù)據(jù)分析方法是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-28 20:49:57 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 401

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于六種數(shù)據(jù)分析方法的問題，以下是小編對(duì)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:

1、研究生你必須知道的幾種數(shù)據(jù)分析方法
2、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些
3、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些
4、數(shù)據(jù)分析常用的分析方法有哪些?

六種數(shù)據(jù)分析方法（六種數(shù)據(jù)分析方法是什么）

一、研究生你必須知道的幾種數(shù)據(jù)分析方法

近幾天你是否被世界杯刷屏，話說他，荷蘭人，45歲，因喝醉酒買了德國(guó)7-1巴西，200歐元，6500賠率，創(chuàng)世界杯單場(chǎng)最高金額1300000 歐元，折合1100W人民幣。

理工男的直覺告訴明明同學(xué)是這樣的，他肯定學(xué)過數(shù)據(jù)分析，對(duì)德國(guó)和巴西歷史進(jìn)球和比賽結(jié)果加上每個(gè)球隊(duì)球員的表現(xiàn)進(jìn)行建模，得出一個(gè)預(yù)測(cè)模型，然后把本屆每個(gè)國(guó)家球員素質(zhì)，心里以及他們的社交什么的因素帶入模型，然后就預(yù)測(cè)出本屆的比分7-1（好了，我編不下去了）。由此可見數(shù)據(jù)分析的重要性。在研究生博士生階段，你的數(shù)據(jù)分析做的好，那么你的paper發(fā)的是杠杠的。今天明明同學(xué)就給大家分享研究生階段你必須了解的一些數(shù)據(jù)分析方法。

方差分析是最常用的一種分析方法，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。

1、各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本

2、各樣本均來自正態(tài)分布總體

3、各樣本的總體方差相等，即具有方差齊性

方差分析分為單因素和多因素方差分析，多因素方差分析又有含交互作用和無交互作用的兩種。

單因素方差分析是檢驗(yàn)同一因數(shù)下不同水平之間的顯著性。例如光照時(shí)間對(duì)苗木生長(zhǎng)是否有影響，那么因素就是光照時(shí)間，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。檢驗(yàn)?zāi)康氖?種不同的光照時(shí)間對(duì)苗木的生長(zhǎng)是否有差異。

雙因素方差分析是檢驗(yàn)多因素多水平下的顯著性。其中不含交互作用是指某一因素對(duì)其他因素沒有影響，即其他因素固定，某一因素不同水平之間均數(shù)的差別。交互作用是指某因素的單獨(dú)效應(yīng)，隨另一因素水平而變化，且不能用隨機(jī)誤差解釋。

1、樣本是否正態(tài)分布檢驗(yàn)

2、樣本方差齊性檢驗(yàn)

3、提出原假設(shè)：H0——無差異；H1——有顯著差異，（交互作用的假設(shè)H03和H13）

4、選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：方差分析采用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是F統(tǒng)計(jì)量，即F值檢驗(yàn)

5、計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和概率P值

6、給定顯著性水平，并作出決策

7、如果有顯著差異，需要進(jìn)行多重比較

關(guān)于方差分析的方法在微信公共號(hào)"畢業(yè)零距離"里種介紹了三種方法即：

《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R語言做方差分析》。有不懂的隨時(shí)私信明明同學(xué)。

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系，例如不同的施肥量對(duì)苗木高生長(zhǎng)的關(guān)系、中國(guó)人的消費(fèi)習(xí)慣對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響等。其又分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

和方差分析一樣，數(shù)據(jù)必須滿足獨(dú)立、正態(tài)、方差齊性。

（1）確定Y與X間的定量關(guān)系表達(dá)式，這種表達(dá)式稱為回歸方程；

（2）對(duì)求得的回歸方程的可信度進(jìn)行檢驗(yàn)；

（3）判斷自變量X對(duì)因變量Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制。

1、Linear Regression線性回歸，2、Logistic Regression邏輯回歸，3、Polynomial Regression多項(xiàng)式回歸，4、Stepwise Regression逐步回歸等常見回歸模型。

1、制作散點(diǎn)圖，判斷變量關(guān)系（簡(jiǎn)單線性、非線性等）；

2、求相關(guān)系數(shù)及線性驗(yàn)證；

3、求回歸系數(shù)，建立回歸方程；

4、回歸方程檢驗(yàn)；

5、參數(shù)的區(qū)間估計(jì)；

6、預(yù)測(cè)；

關(guān)于回歸分析的做法，我們以后會(huì)推出相應(yīng)的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R語言做回歸分析。

判別分析又稱“分辨法”，是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對(duì)象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。

解決的問題是在一些已知研究對(duì)象已經(jīng)用某種方法分成若干類的情況下，確定新的樣品屬于已知類別中的哪一類。他用途廣泛，如動(dòng)植物分類、醫(yī)學(xué)疾病診斷、社區(qū)種類劃分等。

1、每一個(gè)判別變量都不能是其他判別變量的線性組合

2、各個(gè)判別變量之間具有多元正態(tài)分布，即控制N-1個(gè)變量為固定值時(shí)，第N個(gè)變量滿足正態(tài)分布

3、滿足②條件時(shí)，使用參數(shù)法計(jì)算判別函數(shù)，否則使用非參數(shù)法計(jì)算判別函數(shù)。

Fisher判別（屬于確定性判別）包括距離判別、線性判別、非線性判別和典型判別。

Bayes判別（屬于概率性判別）

關(guān)于判別分析的做法，我們以后會(huì)推出相應(yīng)的教程。

是把分類對(duì)象按照一定規(guī)則分成若干類，這些類不是事先設(shè)定的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定的。在同一類中這些對(duì)象在某種意義上趨向于彼此相似，而在不同類中對(duì)象趨向于彼此不相似。

系統(tǒng)聚類法、快速聚類法、模糊聚類法。

系統(tǒng)聚類

常用的有如下六種：

1、最短距離法；2、最長(zhǎng)距離法；3、類平均法；4、重心法；5、中間距離法；6、離差平方和法

快速聚類常見的有K-means聚類。

所有聚類的基本原則都是：

希望族（類）內(nèi)的相似度盡可能高，族（類）間的相似度盡可能低（相異度盡可能高）。

主成分分析，是考察多個(gè)變量間相關(guān)性一種多元統(tǒng)計(jì)方法，研究如何通過少數(shù)幾個(gè)主成分來揭示多個(gè)變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即從原始變量中導(dǎo)出少數(shù)幾個(gè)主成分，使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此間互不相關(guān)。

1、將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以消除變量之間在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同。

2、求標(biāo)準(zhǔn)化的相關(guān)矩陣。

3、求相關(guān)矩陣的特征值和特征向量。

4、計(jì)算方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，每個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率代表了原始數(shù)據(jù)總信息量的百分比。

5、確定主成分。

6、用原指標(biāo)的線性組合來計(jì)算各個(gè)主成分的得分。

7、綜合得分，然后進(jìn)行得分排序。

在R語言和SPSS中很容易實(shí)現(xiàn)主成分分析。

有任何問題可以隨時(shí)私信明明同學(xué)，幫助你解決數(shù)據(jù)分析的難處。

二、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的分析方法有：

1、列表法

將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚，簡(jiǎn)單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的相關(guān)關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明各個(gè)量的名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)各個(gè)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動(dòng)制表和用程序自動(dòng)生成，其中用程序制表是通過相應(yīng)的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調(diào)查的數(shù)據(jù)輸入程序中，通過對(duì)這些軟件進(jìn)行操作，得出最后結(jié)果，結(jié)果可以用圖表或者圖形的方式表現(xiàn)出來。

圖形和圖表可以直接反映出調(diào)研結(jié)果，這樣大大節(jié)省了設(shè)計(jì)師的時(shí)間，幫助設(shè)計(jì)者們更好地分析和預(yù)測(cè)市場(chǎng)所需要的產(chǎn)品，為進(jìn)一步的設(shè)計(jì)做鋪墊。同時(shí)這些分析形式也運(yùn)用在產(chǎn)品銷售統(tǒng)計(jì)中，這樣可以直觀地給出最近的產(chǎn)品銷售情況，并可以及時(shí)地分析和預(yù)測(cè)未來的市場(chǎng)銷售情況等。所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設(shè)計(jì)中運(yùn)用非常廣泛，而且是極為重要的。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

三、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

數(shù)據(jù)分析是指通過統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將數(shù)據(jù)加以匯總、理解并消化，通過數(shù)據(jù)分析可以幫助人們作出判斷，根據(jù)分析結(jié)果采取恰當(dāng)?shù)膶?duì)策，常用的數(shù)據(jù)分析方法如下：

將收集到的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析的過程，使其轉(zhuǎn)化為信息，通常來說，數(shù)據(jù)分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來，是記錄和處理數(shù)據(jù)最常用的一種方法；

表格設(shè)計(jì)應(yīng)清楚表明對(duì)應(yīng)關(guān)系，簡(jiǎn)潔明了，有利于發(fā)現(xiàn)要相關(guān)量之間的關(guān)系，并且在標(biāo)題欄中還要注明各個(gè)量的名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達(dá)各個(gè)物理量間的變化關(guān)系，從圖線上可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果，一些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系也可以通過一定的變化用圖形來表現(xiàn)。

想要了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題，可以咨詢一下CDA認(rèn)證中心。CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國(guó)際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA中英文認(rèn)證證書。

四、數(shù)據(jù)分析常用的分析方法有哪些?

1. 描述型分析

這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。

例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。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(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析

預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。

預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

以上就是關(guān)于六種數(shù)據(jù)分析方法相關(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(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。