虛擬數據分析方法(數據分析方法)
1.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。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進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗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（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（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。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
2.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
3.常用的數據分析方法有哪些
數據分析落實(shí)到實(shí)處，一般就是圍繞用戶(hù)漏斗展開(kāi)的。也就是人們常說(shuō)的訪(fǎng)問(wèn)-激活-留存-交易-推薦。
這核心的5步會(huì )有不同維度的細分。
獲客：來(lái)源、渠道、關(guān)鍵字、著(zhù)陸頁(yè)、地域、設備、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、跳出率、訪(fǎng)問(wèn)深度、停留時(shí)間、新客量等等；
激活：DAU（日活躍用戶(hù)）、MAU（月活躍用戶(hù)）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：訂單量、訂單金額、LTV
推薦：是否傳播（k>1）
需要獲取以上數據，可以通過(guò)ptengine通過(guò)漏斗細分得到可視化圖表。一般來(lái)講，同比（本周和上周）、環(huán)比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有數據和當年第一周）即可獲得數據的變化情況。
以上，其實(shí)不用很專(zhuān)業(yè)也能做好數據分析，獲取數據并不難，難的是你能洞察數據背后的意義。
4.數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個(gè)常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長(cháng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數等。做出簡(jiǎn)單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì )有些季節性差異。為了消除季節差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(cháng)20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋?zhuān)瑢τ谮厔菥€(xiàn)中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長(cháng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數據毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數據技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì )人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過(guò)程中，會(huì )抹殺一些關(guān)鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進(jìn)行多維度的細拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級用戶(hù)和低等級用戶(hù)相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
5.數據分析的方法有哪些
分析大數據，R語(yǔ)言和Linux系統比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統計學(xué)，不需要完全理解，重在應用。
分析簡(jiǎn)單數據，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強，容易上手。我沒(méi)有見(jiàn)過(guò)有人說(shuō)自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數可以幫助你處理大部分數據。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來(lái)的大量數據進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動(dòng)。
數據分析的數學(xué)基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學(xué)與計算機科學(xué)相結合的產(chǎn)物。
“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷(xiāo)售數據時(shí)發(fā)現了一個(gè)令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì )經(jīng)常出現在同一個(gè)購物籃中，這種獨特的銷(xiāo)售現象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續調查發(fā)現，這種現象出現在年輕的父親身上。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買(mǎi)尿布。父親在購買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì )順便為自己購買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì )出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì )出現在同一個(gè)購物籃的現象。如果這個(gè)年輕的父親在賣(mài)場(chǎng)只能買(mǎi)到兩件商品之一，則他很有可能會(huì )放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買(mǎi)到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現了這一獨特的現象，開(kāi)始在賣(mài)場(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶(hù)一次購買(mǎi)兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷(xiāo)售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來(lái)。
當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據商品之間的關(guān)系，找出客戶(hù)的購買(mǎi)行為。艾格拉沃從數學(xué)及計算機算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。
6.數據分析方法有哪些
常用方法：利用數據挖掘進(jìn)行數據分析常用的方法主要有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。
一、分類(lèi)：1.分類(lèi)是找出數據庫中一組數據對象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數據庫中的數據項映射到某個(gè)給定的類(lèi)別。2.它可以應用到客戶(hù)的分類(lèi)、客戶(hù)的屬性和特征分析、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、客戶(hù)的購買(mǎi)趨勢預測等，如一個(gè)汽車(chē)零售商將客戶(hù)按照對汽車(chē)的喜好劃分成不同的類(lèi)，這樣營(yíng)銷(xiāo)人員就可以將新型汽車(chē)的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶(hù)手中，從而大大增加了商業(yè)機會(huì )。
②回歸分析：1.回歸分析方法反映的是事務(wù)數據庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數據項映射到一個(gè)實(shí)值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴(lài)關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關(guān)關(guān)系等。2.它可以應用到市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的各個(gè)方面，如客戶(hù)尋求、保持和預防客戶(hù)流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷(xiāo)售趨勢預測及有針對性的促銷(xiāo)活動(dòng)等。
③聚類(lèi)：聚類(lèi)分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個(gè)類(lèi)別，其目的是使得屬于同一類(lèi)別的數據間的相似性盡可能大，不同類(lèi)別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶(hù)群體的分類(lèi)、客戶(hù)背景分析、客戶(hù)購買(mǎi)趨勢預測、市場(chǎng)的細分等。
④關(guān)聯(lián)規則：1.關(guān)聯(lián)規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關(guān)系的規則，即根據一個(gè)事務(wù)中某些項的出現可導出另一些項在同一事務(wù)中也出現，即隱藏在數據間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。2.在客戶(hù)關(guān)系管理中，通過(guò)對企業(yè)的客戶(hù)數據庫里的大量數據進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶(hù)群，客戶(hù)尋求、細分與保持，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與推銷(xiāo)，營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
7.常用的數據分析方法有什么
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內容來(lái)自用戶(hù)：蔣上樹(shù)
常用數據分析方法有那些
文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）
標簽：本文包括：
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。
數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
8.數據分析的方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
