數據單變量分析方法(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.分別介紹定類(lèi)數據、定序數據、定量數據的單變量分析方法,并進(jìn)行簡(jiǎn)

定性數據（Qualitativedata）：包括分類(lèi)數據和順序數據，是一組表示事物性質(zhì)、規定事物類(lèi)別的文字表述型數據，不能將其量化，只能將其定性。

定性數據說(shuō)明的是事物的品質(zhì)特征，是不能用數值表示的，通常表現為類(lèi)別.定量數據說(shuō)明的是現象的數量特征，是必須用數值來(lái)表現的.分為離散數據（Discretedata）和連續數據（）.定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的；定性分析是定量分析的基本前提，沒(méi)有定性的定量是一種盲目的、毫無(wú)價(jià)值的定量；定量分析使定性分析更加科學(xué)、準確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論。

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。

5.單因素分析方法有哪些

現實(shí)中的很多現象可以劃分為兩種可能，或者歸結為兩種狀態(tài)，這兩種狀態(tài)分別用0和1表示。如果我們采用多個(gè)因素對0-1表示的某種現象進(jìn)行因果關(guān)系解釋?zhuān)涂赡軕玫絣ogistic回歸。

1、把所有變量代如回歸方程，逐步回歸分析，必要是多用幾種篩選變量得技術(shù)，同時(shí)要考慮因素得交互作用，綜合分析”

2、單因素分析的結果和多因素分析的結果不一樣是很正常的事情，因為單因素分析往往存在混雜因素的影響

3、要明白在建立多元回歸模型之前，單因素分析的主要作用是起到篩選的作用，通常選取p小于0.1或者0.2的因素進(jìn)入多元回歸模型，而多元回歸模型中偏回歸系數有意義才是真正的有意義；

6.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。

7.統計學(xué)分析方法有哪些

原發(fā)布者：婷婷_709

醫學(xué)統計學(xué)各種資料比較選擇方法小結來(lái)源：桑苗的日志一、兩組或多組計量資料的比較1.兩組資料：1）大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料（1）若方差齊性，則作成組t檢驗（2）若方差不齊，則作t'檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗2）小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗2.多組資料：1）若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統計檢驗為有統計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進(jìn)行兩兩比較。2）如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作KruskalWallis的統計檢驗。如果KruskalWallis的統計檢驗為有統計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。二、分類(lèi)資料的統計分析1.單樣本資料與總體比較1）二分類(lèi)資料：（1）小樣本時(shí)：用二項分布進(jìn)行確切概率法檢驗；（2）大樣本時(shí)：用U檢驗。2）多分類(lèi)資料：用Pearsonc2檢驗（又稱(chēng)擬合優(yōu)度檢驗）。2.四格表資料1)n>40并且所以理論數大于5，則用Pearsonc22)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個(gè)理論數<5，則用校正c2或用Fisher's確切概率法檢驗3)n￡40或存在理論數<1，則用Fisher's檢驗3.2*C表資料的統計分析1）列變量為效應指標，并且為有序多分類(lèi)變量，行變量為分組變量，則行評分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗2）列變量為效應指標并且為二分類(lèi)，列變

8.數據挖掘的數據分析方法有哪些

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。

①分類(lèi)。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。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。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。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。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。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。

⑤特征。特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關(guān)于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營(yíng)銷(xiāo)人員通過(guò)對客戶(hù)流失因素的特征提取，可以得到導致客戶(hù)流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶(hù)的流失。

⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類(lèi)潛在有趣的知識，如分類(lèi)中的反常實(shí)例，模式的例外，觀(guān)察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀(guān)察結果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發(fā)現、分析、識別、評價(jià)和預警等方面。

⑦Web頁(yè)挖掘。隨著(zhù)Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無(wú)比豐富，通過(guò)對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競爭對手、供求信息、客戶(hù)等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內部經(jīng)營(yíng)信息，并根據分析結果找出企業(yè)管理過(guò)程中出現的各種問(wèn)題和可能引起危機的先兆，對這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識別、分析、評價(jià)和管理危機。