精华内容
下载资源
问答
  • 一、什么是分析方法? 很多人在做数据分析时,经常遇到的问题是:我该从哪方面展开分析呢? 在对公司的某个业务问题进行研究时,我们有时候会没注意到某个问题,所以为了避免片面性的分析,在做分析之前,会先...

    1)你可能面有这样的感觉:“面对一堆数据,我该如何下手去分析呢?”

    2)平时学到的是工具,但是面试的时候考察业务知识是这样的:

     

    一、什么是分析方法?

    很多人在做数据分析时,经常遇到的问题是:我该从哪方面展开分析呢?
    
    在对公司的某个业务问题进行研究时,我们有时候会没注意到某个问题,所以为了避免片面性的分析,在做分析之前,会先出一个整体的分析思路。
    通过这个分析思路,来明确你的分析目标是什么,写清楚要分析哪些问题,这些问题要用哪些分析方法去具体分析。
    (通常我们看会看到建模,其实是指你怎么解决一个问题的方法)
    
    分析方法就好比盖房子在盖房子前的图纸,用来指导如何盖房子。我们可以用下图来对比数据分析中的各个概念是如何起作用的。

     

    根据业务场景分析目的的不同,常用的分析方法有下面几个:

    下面我详细聊下每个分析方法。

    二、常见的分析方法有哪些?

    1、行业分析:PEST分析方法

    PEST分析方法是指对企业发展的宏观环境的分析。

    在分析一个企业集团所处的背景的时候,通常是通过

    政治(Political)、经济(Economic)、社会(social)和技术(Technological)

    这四个因素来进行分析企业所面临的状况。

    • 政治环境

    政治环境主要包括政治制度与体制,政府的政策、法律等。

    构成政治环境的关键指标有:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、政府补贴水平等。

    比如可以从下面几个分析思路去展开:

    相关法律有哪些?有什么影响?

    投资政策有哪些?对公司业务是制约还是促进?

    最新的税收政策是什么?是否会对企业收取更多的税?

    • 经济环境

    经济环境主要指一个国家的国民收入、企业业务服务地区消费者的收入水平等。经济环境影响着企业未来市场的大小。

    构成经济环境的关键指标有:GDP、利率水平、通货膨胀率、失业率、居民可支付收入、汇率、消费价格指数等。

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是经济环境的分析:教育重要性促使支出提升 。

     

    • 社会环境

    社会环境主要包括一个国家或地区的人口和文化背景。构成社会环境的关键指标有:人口规模、年龄结构、人口地域分布、收入分布、购买习惯、教育水平、宗教信仰等。

    比如可以从下面几个分析思路去展开:

    这个国家的人口地域是怎么分布的?

    不同阶层人的购买习惯是什么?

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是社会环境环境的分析:适龄人口数量的增长促使家长着眼未来。

     

    学习这一关分析方法可以帮助你解决下面的问题:

    1)你可能面有这样的感觉:“面对一堆数据,我该如何下手去分析呢?”

    2)平时学到的是工具,但是面试的时候考察业务知识是这样的:

    image.png

     

    一、什么是分析方法?

    很多人在做数据分析时,经常遇到的问题是:我该从哪方面展开分析呢?

     

    在对公司的某个业务问题进行研究时,我们有时候会没注意到某个问题,所以为了避免片面性的分析,在做分析之前,会先出一个整体的分析思路。

    通过这个分析思路,来明确你的分析目标是什么,写清楚要分析哪些问题,这些问题要用哪些分析方法去具体分析。

    (通常我们看会看到建模,其实是指你怎么解决一个问题的方法)

     

    分析方法就好比盖房子在盖房子前的图纸,用来指导如何盖房子。我们可以用下图来对比数据分析中的各个概念是如何起作用的。

     

    image.png

     

    根据业务场景分析目的的不同,常用的分析方法有下面几个:

    image.png

     

    下面我详细聊下每个分析方法。

     

    二、常见的分析方法有哪些?

    1、行业分析:PEST分析方法

    PEST分析方法是指对企业发展的宏观环境的分析。在分析一个企业集团所处的背景的时候,通常是通过政治(Political)、经济(Economic)、社会(social)和技术(Technological)这四个因素来进行分析企业所面临的状况。

    行业分析.png

    • 政治环境

    政治环境主要包括政治制度与体制,政府的政策、法律等。

    构成政治环境的关键指标有:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、政府补贴水平等。

    比如可以从下面几个分析思路去展开:

    相关法律有哪些?有什么影响?

    投资政策有哪些?对公司业务是制约还是促进?

    最新的税收政策是什么?是否会对企业收取更多的税?

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是政治环境的分析:政策向好,行业发展迎来机遇。

    行业分析2.png

     

    • 经济环境

    经济环境主要指一个国家的国民收入、企业业务服务地区消费者的收入水平等。经济环境影响着企业未来市场的大小。

    构成经济环境的关键指标有:GDP、利率水平、通货膨胀率、失业率、居民可支付收入、汇率、消费价格指数等。

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是经济环境的分析:教育重要性促使支出提升 。

    行业分析3.png

     

    • 社会环境

    社会环境主要包括一个国家或地区的人口和文化背景。构成社会环境的关键指标有:人口规模、年龄结构、人口地域分布、收入分布、购买习惯、教育水平、宗教信仰等。

    比如可以从下面几个分析思路去展开:

    这个国家的人口地域是怎么分布的?

    不同阶层人的购买习惯是什么?

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是社会环境环境的分析:适龄人口数量的增长促使家长着眼未来。

    行业分析4.png

     

    • 技术环境

    技术环境包括与企业市场有关的发展变化。关键指标有:新技术的发明和进展、技术更新速度、技术传播速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数等。

    比如可以从下面几个分析思路去展开:

    1)科技是否为消费者和企业提供了更多的创新产品与服务,例如网上银行、新一代手机等?

    2) 科技是如何改变分销渠道的,例如线上教育、微信公众号等?

     

    以艾瑞网《2018年中国少儿编程行业研究报告》为例,下面是技术环境的分析:助力行业高壁垒形成。

     

    我们可以从艾瑞网官网上看到《2018年中国少儿编程行业研究报告》的全部内容:http://report.iresearch.cn/report/201810/3279.shtml

    艾瑞网的官网可以查到各个行业的分析报告(http://report.iresearch.cn),

    你可以找到自己感兴趣的行业,然后看看这些报告是如何使用PEST分析方法来构建分析思路的。

     

    • 总结

    在进行行业分析时,可以用PEST分析方法,下面图片是典型的PEST分析方法

    2、公司整体经营情况分析:4P营销理论

     

    4P营销理论产生于20世纪60年代的美国,它是随着营销组合理论的提出而出现的。营销组合实际上有几十个要素,这些要素可以概括为4类,

    产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)。

    产品(product指企业提供给目标市场的有形与无形产品,包括产品的实体、品牌、包装、样式、服务、技术等。

    价格(price):指用户购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、付款期限及各种定价方法和定价技巧等。

    渠道(place):是指产品从生产企业到消费用户所经历的销售路径。普通消费品会经过代理商、批发商、商场或零售店的环节。B2C模式中也有电话直销、网络直销、人员直销、专卖店直销等模式。

    促销(promotion):是指企业利用各种方法来刺激用户消费,来促进销售的增长。包括广告、人员推销、营业推广等。例如买一送一,过节打折等。

     

    4P营销理论 ( 产品、价格、促销、渠道)可以了解公司的整体运营情况。下图是4P营销理论在公司业务中的应用。根据这些确定的问题,可再将它们细化为数据分析指标。比如公司提供哪些产品或服务,我们就可以用公司产品构成来表示。

     

     

    例如对产品的分析:购买产品的用户都是些什么人?

    在《TalkingData-2016年星巴克忠实粉丝人群洞察》报告中(http://mi.talkingdata.com/report-detail.html?id=485),分析结果如下:

    3、财务分析:杜邦分析方法

     

    杜邦分析方法是将各种财务指标综合在一起来评价公司财务管理效果。通常用于公司财务方面的分析。

    • 杜邦分析法的历史背景

    这要从一个哥们写的一份经营分析报告开始说起。

     

    1912年,杜邦公司的销售人员 法兰克·唐纳德森·布朗(Frank Donaldson Brown)为了向公司管理层阐述公司运营效率的问题,写了一份报告。

    他在报告中提出要分析“用公司自己的钱赚取的利润率”的比率。他将这个比率进行拆解,认为拆解后这个比率可以解释三个问题:

    1)公司业务是否赚钱?

    2)公司资产运营效率如何?

    3)公司债务负担有没有风险?

     

    “用公司自己的钱赚取的利润率”换成现代术语就是净资产收益率,它的计算公式就是上面拆解成三个指标相乘:

    1)公司业务是否赚钱?(销售净利率)

    2)公司资产运营效率如何?(总资产周转率)

    3)公司债务负担有没有风险?(权益乘数)

     

    净资产收益率=销售净利率 X 总资产周转率 X 权益乘数

     

    这份报告中体现的分析方法后来被杜邦公司广泛采用,被称为“杜邦分析法”;布朗这哥们也从此平步青云,做到CEO,迎娶白富美,成为杜邦家族的女婿。。他老婆爷爷的弟弟(二爷)就是是杜邦公司的创始人。

     

     

    • 案例应用

    我们通过一个案例,来看下净资产收益率公式中的三个指标。

     

    假如你想开一个包子铺,自己出资100万,发现资金不够。又找隔壁老王借了100万。那么,这家包子铺的总资产是200万,其中投入100万(自己的钱),公司负债100万(找老王借的钱)。

     

    1)销售净利率:公司业务是否赚钱?

    销售净利润=净利润/销售额,衡量公司业务是否赚钱。

    你的包子铺第一个月销售额是20万,刨除各种房租、人工等成本后净利润是2万,那么销售净利润=2/20=10%。也就是每卖出100块钱的包子,你能赚10块钱。

     

    2)总资产周转率:公司资产运营效率如何?

    资产周转率=销售额/总资产,衡量公司资产运营效率如何。

    你的包子铺总资产是200万,第一个月的销售额是20万,那么资产周转率=20/200=10%。

     

    3)权益乘数:公司债务负担有没有风险?

    权益乘数=总资产/净资产,也叫做杠杆率,衡量公司负债经营的情况。

    你的包子铺总资产是200万,自己出资100万(净资产),那么你的包子铺的权益乘数=200/100=2。

     

    现在所有的数据都收集到了,我们来看看杜邦分析公式:

    净资产收益率=销售净利率*资产周转率*权益乘数

    所以,你的净资产收益率=10%*10%*2=2%

    这就是杜邦分析方法的威力,从下面三个不同的角度来审视企业的财务状况:

    1)销售净利率:公司业务有没有盈利?

    2)总资产周转率:公司资产使用效率如何?

    3)权益乘数:公司债务负担有没有风险?

     

    • 如何使用?

    在实际分析中,杜邦分析方法采用金字塔形结构,把各个指标一层层分解。例如下图是万科2018年9月份的杜邦分析。

    财务分析.png

     
    当要分析企业为什么利润下降了类似的财务问题,就可以这样这样的杜邦分析图逐个分解指标来分析。

     4、分析问题或者业务面试题常用:逻辑树分析方法

    逻辑数分析法是麦肯锡公司提出的分析问题、解决问题的重要方法。它是将问题进行拆分,细分成所有子问题,然后像树枝那样向下逐步展开。

    我们平常使用的脑图就是这种逻辑树分析方法的应用。

     

     

     

    在实际工作氛围问题或者业务面试题中,我们经常会使用逻辑树分析方法来分析问题。

     

    进行分析的时候,如果用逻辑树分析方法,是一边提问,一边分析的。

    假设你分析年龄对于某个产品推荐程度的时候,数据结论发现20-30的用户推荐是最高的,然后问一个为什么?

    接着分析是什么原因?(列出所有可能出现的情况)

    针对每一种情况进行分析,最后找到原因然后给出解决方法。

    我会在后面业务常见问题中详细介绍如何使用逻辑树分析方法来回答业务面试题。

     

    4、用户行为分析/产品运营:AARRR漏斗模型

    内容比较多,放到这里了,这个很重要,后面面试题回答中会经常要用到,要重点掌握:

    https://www.zhihu.com/question/20267218/answer/547058749

     

    你可以再找几个案例来深入应用理解下每个分析方法。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/foremostxl/p/11303655.html

    展开全文
  • 5种常用的相关分析方法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-09 15:32:50
    相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中...本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是...

    from: http://bluewhale.cc/2016-06-30/analysis-of-correlation.html

    相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。

    54b9822f9402b0.92166338

    相关分析的方法很多,初级的方法可以快速发现数据之间的关系,如正相关,负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量,如完全相关,不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型,并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。

    以下是每日广告曝光量和费用成本的数据,每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断,这两组数据间应该存在联系,但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在,也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系,并对这种关系进度度量。

    原始数据

    1,图表相关分析(折线图及散点图)

    第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据,我们选择使用折线图。

     

    为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势,我们使用双坐标轴折线图,其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据,次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现,费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同,从整体的大趋势来看,费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的最低点都出现在同一天。从细节来看,两组数据的短期趋势的变化也基本一致。

    折线图

    经过以上这些对比,我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系,但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂,如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。

    比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响,只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前,我们将费用成本标识为X,也就是自变量,将广告曝光量标识为y,也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图,X轴是自变量费用成本数据,Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现,自变量x和因变量y有着相同的变化趋势,当费用成本的增加后,广告曝光量也随之增加。

    散点图

    折线图和散点图都清晰的表示了广告曝光量和费用成本两组数据间的相关关系,优点是对相关关系的展现清晰,缺点是无法对相关关系进行准确的度量,缺乏说服力。并且当数据超过两组时也无法完成各组数据间的相关分析。若要通过具体数字来度量两组或两组以上数据间的相关关系,需要使用第二种方法:协方差。

    2,协方差及协方差矩阵

    第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差,如果两个变量的变化趋势一致,协方差就是正值,说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反,协方差就是负值,说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立,那么协方差就是0,说明两个变量不相关。以下是协方差的计算公式:

    协方差公式

    下面是广告曝光量和费用成本间协方差的计算过程和结果,经过计算,我们得到了一个很大的正值,因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算,可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。

    协方差数据

    协方差只能对两组数据进行相关性分析,当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x,y,z,的协方差矩阵计算公式。

    协方差矩阵公式

    协方差通过数字衡量变量间的相关性,正值表示正相关,负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时,无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度,就需要使用下一个方法:相关系数。,

    3,相关系数

    第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标,相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关,-1表示两个变量完全负相关,0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。

    相关系数公式

    其中rxy表示样本相关系数,Sxy表示样本协方差,Sx表示X的样本标准差,Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。由于是样本协方差和样本标准差,因此分母使用的是n-1。

    Sxy样本协方差计算公式:

    Sxy公式

    Sx样本标准差计算公式:

    Sx公式

    Sy样本标准差计算公式:

    Sy公式

    下面是计算相关系数的过程,在表中我们分别计算了x,y变量的协方差以及各自的标准差,并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关,同时0.93非常接近于1,说明两个变量间高度相关。

    相关系数数据

    在实际工作中,不需要上面这么复杂的计算过程,在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能,设置好x,y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到,广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。

    相关系数Excel

    相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量,并且带有方向性,1表示正相关,-1表示负相关,可以对变量关系的强弱进行度量,越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测,简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化,形成模型。要利用变量间的关系进行预测,需要使用到下一种相关分析方法,回归分析。,

    4,一元回归及多元回归

    第四种相关分析方法是回归分析。回归分析(regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归,两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作,第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量,因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的,因此将费用成本设置为自变量x,广告曝光量设置为因变量y。

    以下是一元回归方程,其中y表示广告曝光量,x表示费用成本。b0为方程的截距,b1为斜率,同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值,知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。

    一元线性方程

    这是b1的计算公式,我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。

    b1公式

    以下是通过最小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果,经计算,b1的值为5.84。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。

    回归方程数据

    以下是b0的计算公式,在已知b1和自变量与因变量均值的情况下,b0的值很容易计算。

    一元回归b0

    将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中,求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数,取值5.84。

    b0公式

    在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算,Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能,输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0(Intercept)的值362.15和b1的值5.84。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异,因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。

    这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数,用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大,说明回归方程越有意义,自变量对因变量的解释度越高。

    回归方程Excel

    将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元,广告曝光量会增加379.84次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法,就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图,然后选择添加趋势线,在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。

    一元线性模型

    以上介绍的是两个变量的一元回归方法,如果有两个以上的变量使用Excel中的回归分析,选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。

    多元线性方程

    5,信息熵及互信息

    最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响最终效果的因素可能有很多,并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标,最终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市,用户的性别,年龄区间分布,以及是否第一次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。

    度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据,只关注特征与状态的关系。

    信息熵数据

    对于信息熵和互信息具体的计算过程请参考我前面的文章《决策树分类和预测算法的原理及实现》,这里直接给出每个特征的互信息值以及排名结果。经过计算城市与购买状态的相关性最高,所在城市为北京的用户购买率较高。

    互信息

    到此为止5种相关分析方法都已介绍完,每种方法各有特点。其中图表方法最为直观,相关系数方法可以看到变量间两两的相关性,回归方程可以对相关关系进行提炼,并生成模型用于预测,互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量



    Read more: http://bluewhale.cc/2016-06-30/analysis-of-correlation.html#ixzz5QaUT4iXJ

    展开全文
  • 16种常用的数据分析方法汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-04-04 16:16:33
    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和...

    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。

    一、描述统计

    描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

    2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

    二、假设检验

    1、参数检验

    参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。

    1)U验   使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布

    2)T检验 使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布

    A  单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

    B  配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

    C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

    2、非参数检验

    非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

    适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

    A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;

    B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;

    主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

    三、信度分析

    检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

    分类:

    1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度

    2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列联表分析

    用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

    对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

    列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

    五、相关分析

    研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

    1、单相关: 两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量;

    2、复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

    3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

    六、方差分析

    使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

    分类

    1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系

    2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

    3、多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

    4、协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法,

    七、回归分析

    分类:

    1、一元线性回归分析:只有一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。

    2、多元线性回归分析

    使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布 。

    1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法,向前引入法和向后剔除法

    2)横型诊断方法:

    A 残差检验: 观测值与估计值的差值要艰从正态分布

    B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

    C 共线性诊断:

    • 诊断方式:容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例
    • 处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

    3、Logistic回归分析

    线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况

    分类:

    Logistic回归模型有条件与非条件之分,条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

    4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

    八、聚类分析

    样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。

    1、性质分类:

    Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等

    R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等

    2、方法分类:

    1)系统聚类法: 适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚类指标,又称分层聚类

    2)逐步聚类法 :适用于大样本的样本聚类

    3)其他聚类法 :两步聚类、K均值聚类等

    九、判别分析

    1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体

    2、与聚类分析区别

    1)聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本

    2)聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类

    3)聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类

    3、进行分类 :

    1)Fisher判别分析法 :

    以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类, 适用于两类判别;

    以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于

    适用于多类判别。

    2)BAYES判别分析法 :

    BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;

    十、主成分分析

    将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

    与主成分分析比较:

    相同:都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用

    不同:主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

    用途:

    1)减少分析变量个数

    2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类

    十二、时间序列分析

    动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

    主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法

    1、包含内容:

    1)描述生存过程,即研究生存时间的分布规律

    2)比较生存过程,即研究两组或多组生存时间的分布规律,并进行比较

    3)分析危险因素,即研究危险因素对生存过程的影响

    4)建立数学模型,即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

    2、方法:

    1)统计描述:包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法,不对所分析的数据作出任何统计推断结论

    2)非参数检验:检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致,对生存时间的分布没有要求,并且检验危险因素对生存时间的影响。

    A 乘积极限法(PL法)

    B 寿命表法(LT法)

    3)半参数横型回归分析:在特定的假设之下,建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程,这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

    4)参数模型回归分析:已知生存时间服从特定的参数横型时,拟合相应的参数模型,更准确地分析确定变量之间的变化规律

    十四、典型相关分析

    相关分析一般分析两个变里之间的关系,而典型相关分析是分析两组变里(如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。

    典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线

    用途:

    1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

    用途 ;

    2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高;

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较,一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

    十六、其他分析方法

    多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

    展开全文
  • 常用数据分析方法

    千次阅读 2019-02-21 15:06:08
    数据分析师工作中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法,我们常用的数据分析方法包括 聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析, 可以着重研究这6个分析方法, 但是常用的数据分析方法不止...

    数据分析师工作中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法,我们常用的数据分析方法包括

    聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析, 可以着重研究这6个分析方法,

    但是常用的数据分析方法不止这6个,下面分别介绍下常用的16个分析方法。

     

     

    一、描述统计

    描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

    2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

    二、假设检验

    1、参数检验

    参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验 。

    1)U检验   使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布

    2)T检验    使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布

    A??单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

    B??配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

    C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

    2、非参数检验

    非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

    适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

    A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;

    B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;

    主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

    三、信度分析

    检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

    分类:

    1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度

    2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列联表分析

    用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

    对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

    列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

    五、相关分析

    研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

    1、单相关: 两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量;

    2、复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

    3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

    六、方差分析

    使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

    分类

    1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系

    2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

    3、多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

    4、协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法,

     

    七、回归分析

    研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析

    分类:

    1、一元线性回归分析:只有一个自变量X与因变量Y有关,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。

    2、多元线性回归分析

    使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,X与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布 。

    1)变呈筛选方式:选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法,向前引入法和向后剔除法

    2)横型诊断方法:

    A 残差检验: 观测值与估计值的差值要服从正态分布

    B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法

    C 共线性诊断:

    • 诊断方式:容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例
    • 处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等

    3、Logistic回归分析

    线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求,一般用于因变量是离散时的情况

    分类:

    Logistic回归模型有条件与非条件之分,条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。

    4、其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等

    八、聚类分析

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致

    样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。

    1、性质分类:

    Q型聚类分析:对样本进行分类处理,又称样本聚类分祈 使用距离系数作为统计量衡量相似度,如欧式距离、极端距离、绝对距离等

    R型聚类分析:对指标进行分类处理,又称指标聚类分析 使用相似系数作为统计量衡量相似度,相关系数、列联系数等

    2、方法分类:

    1)系统聚类法: 适用于小样本的样本聚类或指标聚类,一般用系统聚类法来聚类指标,又称分层聚类

    2)逐步聚类法 :适用于大样本的样本聚类

    3)其他聚类法 :两步聚类、K均值聚类等

    九、判别分析

    1、判别分析:根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体

    2、与聚类分析区别

    1)聚类分析可以对样本逬行分类,也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本

    2)聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类

    3)聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类

    3、进行分类 :

    1)Fisher判别分析法 :

    以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类, 适用于两类判别;

    以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于

    适用于多类判别。

    2)BAYES判别分析法 :

    BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;

    十、主成分分析

    通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。其主要思想是降维,将n维特征映射到k维上(k<n),k维是全新的正交特征。这个k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。 

    将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术,从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法、最大似然法、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,以相关系数矩阵为基础。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

    一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

    与主成分分析比较:

    相同:都能够起到分析多个原始变量内在结构关系的作用;

    不同:主成分分析重在综合原始变量的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

    用途:

    1)减少分析变量个数

    2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类

    十二、时间序列分析

    动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

    主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法

    1、包含内容:

    1)描述生存过程,即研究生存时间的分布规律

    2)比较生存过程,即研究两组或多组生存时间的分布规律,并进行比较

    3)分析危险因素,即研究危险因素对生存过程的影响

    4)建立数学模型,即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。

    2、方法:

    1)统计描述:包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法,不对所分析的数据作出任何统计推断结论

    2)非参数检验:检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致,对生存时间的分布没有要求,并且检验危险因素对生存时间的影响。

    A 乘积极限法(PL法)

    B 寿命表法(LT法)

    3)半参数横型回归分析:在特定的假设之下,建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程,这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法

    4)参数模型回归分析:已知生存时间服从特定的参数横型时,拟合相应的参数模型,更准确地分析确定变量之间的变化规律

    十四、典型相关分析

    相关分析一般分析两个变量之间的关系,而典型相关分析是分析两组变量如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标)之间相关性的一种统计分析方法。

    典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线

    用途:

    1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力

    用途 ;

    2、选择最佳的诊断界限值。R0C曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高;

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较,一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。

    十六、其他分析方法

    多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

    展开全文
  • 16种常用的数据统计分析方法汇总

    万次阅读 2019-04-24 16:43:00
    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 (注:这些统计分析方法基本都是统计学的方法...
  • 相关分析-5种常用相关分析方法

    千次阅读 2016-11-02 10:57:26
    相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的...本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
  • 常用数据分析基本方法数据分析方法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法交叉分析法综合评价分析法杜邦分析法漏斗图分析法矩阵关联分析法(坐标象限法)高级数据分析方法 数据分析方法 之前学习了数据分析方法的...
  • 需求分析的常用方法

    2020-12-06 14:02:29
    需求分析的常用方法 1.功能分解法 2.结构化分析方法 3.信息建模方法 4.面向对象的分析方法
  • 常用数据分析方法总结

    千次阅读 2019-11-02 14:06:23
    最近优化一个画像产品,用到一些数据分析方法,这里总结一下。 主要参考:https://www.jianshu.com/p/809fb2261b23,补充一些细节 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对...
  • 常用的统计分析方法

    2020-12-27 12:53:30
    分析方法 频率分析 主要用于查看数据基本分布特征,数据清晰,各种统计量、基本报告数据源等 数据探索 探索性分析主要是从统计角度查看统计量来评估数据分布,主要用于异常值侦测、正态分布检验、数据分段、分位点...
  • 一块是营销管理常用分析方法论:SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、Userbehavior等。 一、统计分析方法论: 1.描述统计(Descriptivestatistics):描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理...
  • 常用的数据分析方法

    千次阅读 2018-04-11 16:34:59
    数据分析是从数据中提取有价值信息过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确数据分类方法和数据处理模式,...2. 回归回归是一种运用广泛统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量...
  • 数据分析,重要的是数据分析的思维,工具等的掌握是次要的,今天分享下16个常用的数据分析方法,供大家一起学习进步。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、...
  • 正文转载自:统计学常用的数据分析方法总结 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为...
  • 竞品分析的常用分析方法

    千次阅读 2016-11-16 20:53:51
    一、SWOT分析法 二、波士顿矩阵 三、精益画布模型!
  • 几种常用的差异分析方法简介

    千次阅读 2021-04-06 11:01:15
    几种常用的差异分析方法简介 如今在生物学研究中,差异分析越来越普遍,也有许多做差异分析的方法可供选择。但是在实际应用中,大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据,所以今天我就来介绍下目前几种常用的...
  • 常用的四种大数据分析方法

    万次阅读 多人点赞 2017-09-19 09:32:13
    本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
  • 16种常用的数据分析方法-信度分析

    千次阅读 2020-03-24 19:52:29
    数据分析系列更新啦~ 往期请戳: 16种常用的数据分析方法-列联分析 (转发收藏呀~)
  • 十种常用的数据分析方法 大数据深度分析道家强调四个字,叫“道、法、术、器”。 层次区别: “器”是指物品或工具,在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具,“工欲善其事,必先利其器”; ...
  • 一些同学在接触数据分析时,不知从哪方面入手开展分析,分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整,自己也说不出个所以然。所以接下来介绍一些常用的数据分析方法论。1. PEST 分析法PEST...
  • 常用的分析管理工具方法【整理】

    万次阅读 多人点赞 2017-07-14 10:36:30
    常用的分析管理工具方法常用的分析管理工具方法 二八原则 SWOT分析法 鱼骨图分析法 5M因素分析法 5M1E分析法 头脑风暴法 名义群体法 德尔菲法 电子会议分析法 几种决策方法比较 PDCA循环 5W1H分析法 5W2H分析法 5W2...
  • 逆向分析中常用的分析方法有:静态分析、动态调试、HOOK等。动态调试的好处是:1)可以在调试的过程中知道参数或者局部变量的值以及变化过程,2)可以快速履清代码运行的先后顺序,验证自己的想法是否正确。安卓中...
  • 1.间隔尺度:变量用连续量来表示【常用】 2.有序尺度:有次序关系,指标有有序等级来表示 3.名义尺度:指标用一些类来表示,这些没有等级和数量关系 1.1聚类分析的类型 Q型聚类:对样品聚类 R型聚类:对...
  • 作者:吴忠强,Datawhale优秀学习者,东北大学一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法,其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 20,126
精华内容 8,050
关键字:

常用的分析方法