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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于六種數(shù)據(jù)分析方法的問題，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:

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7-1巴西，200歐元，6500賠率，創(chuàng)世界杯單場最高金額1300000 歐元，折合1100W人民幣。

理工男的直覺告訴明明同學是這樣的，他肯定學過數(shù)據(jù)分析，對德國和巴西歷史進球和比賽結(jié)果加上每個球隊球員的表現(xiàn)進行建模，得出一個預測模型，然后把本屆每個國家球員素質(zhì)，心里以及他們的社交什么的因素帶入模型，然后就預測出本屆的比分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，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。

1、各樣本是相互獨立的隨機樣本

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同一因數(shù)下不同水平之間的顯著性。例如光照時間對苗木生長是否有影響，那么因素就是光照時間，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。檢驗目的是4種不同的光照時間對苗木的生長是否有差異。

雙因素方差分析是檢驗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效應，隨另一因素水平而變化，且不能用隨機誤差解釋。

1、樣本是否正態(tài)分布檢驗

2、樣本方差齊性檢驗

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

4、選擇檢驗統(tǒng)計量：方差分析采用的檢驗統(tǒng)計量是F統(tǒng)計量，即F值檢驗

5、計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值和概率P值

6、給定顯著性水平，并作出決策

7、如果有顯著差異，需要進行多重比較

關于方差分析的方法在微信公共號"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》。有不懂的隨時私信明明同學。

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系的一種統(tǒng)計分析方法，是一種預測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關系，例如不同的施肥量對苗木高生長的關系、中國人的消費習慣對美國經(jīng)濟的影響等。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)必須滿足獨立、正態(tài)、方差齊性。

（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變量X對因變量Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。

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

1、制作散點圖，判斷變量關系（簡單線性、非線性等）；

2、求相關系數(shù)及線性驗證；

3、求回歸系數(shù)，建立回歸方程；

4、回歸方程檢驗；

5、參數(shù)的區(qū)間估計；

6、預測；

關于回歸分析的做法，我們以后會推出相應的教程，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)計分析方法。

解決的問題是在一些已知研究對象已經(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，如動植物分類、醫(yī)學疾病診斷、社區(qū)種類劃分等。

1、每一個判別變量都不能是其他判別變量的線性組合

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

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

關于判別分析的做法，我們以后會推出相應的教程。

是把分類對象按照一定規(guī)則分成若干類，這些類不是事先設定的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定的。在同一類中這些對象在某種意義上趨向于彼此相似，而在不同類中對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，是考察多個變量間相關性一種多元統(tǒng)計方法，研究如何通過少數(shù)幾個主成分來揭示多個變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即從原始變量中導出少數(shù)幾個主成分，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。

1、將原始數(shù)據(jù)標準化，以消除變量之間在數(shù)量級和量綱上的不同。

2、求標準化的相關矩陣。

3、求相關矩陣的特征值和特征向量。

4、計算方差貢獻率和累計方差貢獻率，每個主成分的貢獻率代表了原始數(shù)據(jù)總信息量的百分比。

5、確定主成分。

6、用原指標的線性組合來計算各個主成分的得分。

7、綜合得分，然后進行得分排序。

在R語言和SPSS中很容易實現(xiàn)主成分分析。

有任何問題可以隨時私信明明同學，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)律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中注明各個量的名稱、符號、數(shù)量級和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果，還可以把某些復雜的函數(shù)關系，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：手動制表和用程序自動生成，其中用程序制表是通過相應的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調(diào)查的數(shù)據(jù)輸入程序中，通過對這些軟件進行操作，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)省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產(chǎn)品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產(chǎn)品銷售統(tǒng)計中，這樣可以直觀地給出最近的產(chǎn)品銷售情況，并可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

擴展資料：

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，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)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(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)計分析方法對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，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?shù)膶Σ撸Ｓ玫臄?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)律用列表方式表達出來，是記錄和處理數(shù)據(jù)最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利于發(fā)現(xiàn)要相關量之間的關系，并且在標題欄中還要注明各個量的名稱、符號、數(shù)量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果，一些復雜的函數(shù)關系也可以通過一定的變化用圖形來表現(xiàn)。

想要了解更多關于數(shù)據(jù)分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業(yè)標準由國際范圍數(shù)據(jù)領域的行業(yè)專家、學者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標準的公立性、權(quán)威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

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)務中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。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。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數(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. 預測型分析

預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預測結(jié)果密切相關。在充滿不確定性的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數(shù)據(jù)價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，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。

以上就是關于六種數(shù)據(jù)分析方法相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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