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  • 常用的统计分析方法

    2020-12-27 12:53:30
    交叉表分析 交叉分析、是市场研究主要工作,大部分研究分析均使用,主要用于分析报告和分析数据源,各种图表等,当然其中也有卡方检验和T检验,寻找差异 表(Table)分析 类似于Excel数据透视表,连续数据和离散...

    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的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、分位点测算等

    交叉表分析

    交叉分析、是市场研究的主要工作,大部分研究分析均使用,主要用于分析报告和分析数据源,各种图表等,当然其中也有卡方检验和T检验,寻找差异

    表(Table)分析

    类似于Excel的数据透视表,连续数据和离散数据均可使用,也可以用作卡方检验和T检验

    卡方检验

    它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个以及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数实际频数的吻合程度或拟合优度问题

    T检验

    假设检验方法,主要用于比较两个总体均值的差异是否显著

    方差分析

    超过两个总体的均值检验,也经常用于实验设计后的检验问题

    相关分析

    线性相关性,只有变量呈现相关我们呢才能进行影响关系的研究,但是记住主要是线性相关,不相关不代表没有关系

    变量处理

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    相关性分析

    研究不同变量间是否有关系,以及关系密切程度的一种常用的统计方法

    适用场景

    发现数据间的关系,发现市场上决定性的或显著的属性,例如对于选择不同品牌的重要和有显著区别的属性
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    回归分析

    回归分析是确定两种或者两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。相关分析研究的是现象之间是否相关,一般不区别自变量或者因变量,而回归分析要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并且用数据模型来表现其具体关系。应用于满意度研究、消费者研究、市场预测以及一些专业技术研究等方面。在实际应用中,回归分析根据变量的数目划分为二元变量回归和多元变量回归,回归的形式包括线性回归和非线性回归等。

    • 通常,线性回归是常用的一种方法,二元线性回归的方程表示为:Y = C + bx + e
    • 多元线性回归方程与线性回归相似,但是有更多的独立变量,其线性方程表示为:Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 +…+ e
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    聚类分析

    是指把具有某种类似相似特征的物体或者事物归为一类的方法和技巧。目的在于辨别在某些特性上相似的事物,并且按照这些特性将样本划分为若干类(群),使得在同一类内的事物具有高度的同质性,而不同类的事物则有高度的异质性。

    聚类分析主要用于

    • 进行市场细分
    • 定量用户画像
    • 流失用户分群
    • 为市场测试确定相匹配的城市
    • 在市场结构分析中识别竞争者
    • 对产品进行分类
    • 确定分层抽样的层次

    因子分析

    其基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系(即抽象和降维)。常用其他技术联合使用,应用于满意度研究,市场细分研究中

    • 目前因子分析包括探索性因子分析(Exploratory Factor Ana-lysis, EFA)和验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)
    • 在实际应用中,通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标,而管理者则根据这些指标的重要性决策需要首先解决的市场问题或者产品问题

    判别分析

    这种分析方法能够依据样本某种特性,以判别样本所属类型。与聚类分析不同的是,判别分析是在已知研究对象可用某种方法分成若干类的前提下,建立判别函数,用以判定未知对象属性已知分类中的哪一类

    • 在市场研究中,判别分析主要用于对一个企业进行市场细分,以选择目标市场,有针对性地进行广告、促销等活动。
    • 判别分析的普通公式为:Z = b1 * X1 + b2 * X2 + b3 *X3 + …+bn * Xn其中,Z为判别值;b为判断系数,x为自变量

    对应分析

    这是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也是强有力的数据图示技术,也是强有力的市场研究分析技术。

    • 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示
    • 它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而且又明了的表示出来,具有直观性
    • 对应分析应用在市场细分,产品定位等场景
    • 对应分析可以分为简单对应分析和多重对应分析
    • 当研究设计的分类变量类别比较多的时候,可以得到更加精确,更加全面的分类变量间关联的结果

    路径分析

    路径分析是探索和分析事物内部复杂的因果关系的一种统计方法。多元回归分析将所有自变量置于相同的位置,其假设过于简单,不能揭示事物之间的复杂因果关系,例如自变量和因变量之间相互影响关系的情况
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    结构方程

    结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的因变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量,能够同时处理多个因变量。结构方程模型可以代替多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系

    • 使用Amos或者LISRAL来完成,可以用来分析复杂的变量关系

    应用场景

    • 用户满意度模型指标的建立
    • 产品使用驱动力研究
    • 流失用户影响因素分析
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    应用场景总结

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    分析路线指导图

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  • 16种常用的数据分析方法-列联分析

    千次阅读 2020-03-09 19:50:43
    列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间...交叉列联表分为二维表与三维表两种,二维表交叉表可进行卡方检验,三维交叉表,可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表结构 2*2 列联...

    列联分析通常用来分析两个分类变量之间或者一个分类变量与顺序变量之间是否存在关联,关联的紧密程度如何。

     

    对关联性问题的处理称为独立性检验(Test of Independence),通过交叉列联表和c2检验进行列联分析。

     

    交叉列联表分为二维表与三维表两种,二维表交叉表可进行卡方检验,三维交叉表,可作Mentel-Hanszel分层分析。

     

     

    列联表结构

     

    2*2 列联表

     

     

     

    r*c 列联表

     

     

     

    案例

     

    公司在4个不同的地区设有分公司,公司准备进行工资级别调整。采用抽样调查方式,从4个分公司共抽取420个样本 (人),了解职工对此调整的看法,交叉统计结果如下:

     

     

     

    观察频数分布表&百分比分布表的分布

     

    列联交叉表中的统计值有两种类型:频数与百分比,对于两种类型的分布表,观察其分布时,要注意:

     

    一、频数分布表

     

      1、观察边缘分布

     

    行边缘分布:行观察值的合计数的分布

     

    列边缘分布:列观察值的合计数的分布

     

    2、观察条件分布与条件频数

     

    变量 条件下变量 Y  的分布,或在变量 Y  条件下变量 X的分布

     

    每个具体的观察值称为条件频数

     

     

     

    二、百分比分布

     

    为在相同的基数上进行比较,可以计算相应的百分比,称为百分比分布

     

    1、观察行百分比:行的每一个观察频数除以相应的行合计数(fijri)

    2、观察列百分比:列的每一个观察频数除以相应的列合计数( fijcj )

    3、观察总百分比:每一个观察值除以观察值的总个数( fij)

     

     

     

    交叉列联表分析步骤

     

    1.【分析】—【描述统计】—【交叉表】

     

     

    【精确】

    一般情况下,"精确检验"(Exact Tests)对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。

     

     

    【统计量】

     

     

    【单元格】

     

     

     

    【格式】

     

     

    2.结果分析:

     

     

    卡方检验

     

    a. 16 单元格(100.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .56。

     

    原假设:H0:职称、学历两者相互独立。

    皮尔逊(Pearson)的Chi-Square 值为18.553,自由度为9,

    p=.029<0.05,拒绝原假设,即在5%的显著性水平下不同文化程度对职称的影响存在着显著差异。

     

    结论:文化程度越高,职称越高。

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  • ​ 这是趣味统计第 1 期分享 作者 l 萝卜 正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个...一个分类变量的分析方法可考虑频次和百分比,用饼图或者柱状图表示都可以 我们也可以通过设置画布布局来同时显示两

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    这是趣味统计的第 1 期分享
    作者 l 萝卜

    正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、连续变量,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~

    注:本文数据与源代码在公众号 “ 数据分析与商业实践 ” 后台回复 “ 变量探索 ” 获取~~

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    分类变量

    01 一个分类变量

    一个分类变量的分析方法可考虑频次和百分比,用饼图或者柱状图表示都可以
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    我们也可以通过设置画布布局来同时显示两个连续变量的各自探索情况
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    02 两个分类变量

    结合两个分类变量考量的分布情况可考虑使用交叉表 cross table

    这里我们将探究每个地区的学区房分布情况:参数 margins 设置为 True 表示在最后一行与最后一列显示汇总统计 ALL
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    如果要将上述交叉表可视化,可考虑使用前人的轮子:一行代码快速绘制标准化的堆叠图,反映占比的同时还能看出每一类的数据量大小
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    连续变量

    01 一个连续变量

    直接进行描述性统计分析,以房价分布为例
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    02 两个连续变量

    绘制散点图等关系图进行探索,以探寻房屋面积与价格的关系为例
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    连续变量 + 分类变量

    01 一个分类 + 一个连续

    groupby 分组 + 描述性统计分析,制造出分类变量下每类的单一的连续变量相当于求分类后的每类的统计量,groupby 后面不跟统计量的代码没有意义。

    分类箱型图,柱形图等,两坐标轴中一个为分类变量,另一个为连续变量

    统计量是样本的数值概要,用来描述样本;参数则是总体的数值概要

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    同理,也可绘制箱线图
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    02 两个分类 + 一个连续

    使用数据透视表,即在两个分类变量探索时使用的交叉表的升级

    先整体确定由两个分类变量构成的行索引 index 与列索引 columns,然后再将连续变量的统计量如 mean,medium 等放入数据框内部。透视表函数中的部分参数与交叉表一样,只是多了处理连续变量的参数。

    以求每个区域有无地铁时的房屋均价,发现无论在哪个区,有地铁的房屋价格均高于无地铁的。
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    当然,我们也可以尝试 “ 三个分类变量 + 一个连续变量 ”:
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    上透视表的理解步骤如下:

    1. 参数 index 在 columns 前,表示行索引 index 将会根据地区 dist 来划分。

    2. 参数 columns 中的列表顺序,school 在 subway 前,表示 index 分完后,列索引先根据学区房的有无来划分,而后再添加有无地铁这个划分标准。

    即划分好地区后,求在有无学区房的前提情况下,是否有地铁时的房屋均价。如朝阳区的房子在无学区房的情况下,有地铁和没有地铁时的房屋均价分别是多少。



    小结

    本文以常见的房价数据集为例,展示了探索分类变量与连续变量的方法,涉及了一些细节数据可视化操作;交叉表,数据透视表,频数统计,分组统计等 Pandas 数据处理操作。这些都是探索数据过程中不可或缺的基础操作,熟练掌握很有必要😀

    注:本文数据与源代码在公众号 “ 数据分析与商业实践 ” 后台回复 “ 变量探索 ” 获取~~

    后续会不断更新常见场景下的 Python 实践
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  • 根据分组字段,将分析对象划分成不同的部分,以对比分析各组之间差异性的分析方法; 分组分析常用的统计指标是计数、求和、平均值等。 grouby语法: groupby(by=[分组列1,分组列2,…]) [统计列1,统计列2,…] ....

    pandas分组分析

    • 分组分析
    1. 根据分组字段,将分析对象划分成不同的部分,以对比分析各组之间差异性的分析方法;
    2. 分组分析常用的统计指标是计数、求和、平均值等。
    • grouby语法
    groupby(by=[分组列1,分组列2,])
            [统计列1,统计列2,]
              .agg({统计列别名1:统计函数1,统计列别名2:统计函数2,})
    

    pandas交叉分析

    • 交叉分析
    1. 通常用于分析两个或两个以上分组变量之间的关系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析;
    2. 从数据的不同维度,综合进行分组细分,进一步了解数据的构成、分布特征;
    3. 交叉分析有数据透视表和交叉表两种。
    • 透视表pivot_table()
      透视表pivot_table()是进行分组统计的函数,参数aggfunc决定统计类型。
    pandas.pivot_table(
    	data,
        values=None,
        index=None,
        columns=None,
        aggfunc='mean',
        fill_value=None,
        margins=False,
        dropna=True,
        margins_name='All',
        observed=False,
    )
    
    ---参数解释---
    
    data:要应用透视表的数据框;
    values:待聚合的列的名称,默认聚合所有数值列;
    index:用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行;
    columns:用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列;
    aggfunc:聚合函数或函数列表,默认为 'mean',可以是任何对 groupby 有效的函数;
    fill_value:用于替换结果表中的缺失值;
    margins:添加行/列小计和总计,默认为 False;dropna:如果为True,不添加条目都为NA的列;
    margins_name:当margins为True时,行/列小计和总计的名称;
    observed:仅当是Categoricals时才适用,如果为True:仅显示类别分组的观察值,False:显示类别分组的所有值。 
    
    • 交叉表crosstab()
      交叉表(Cross-Tabulation,简称 crosstab)是一种用于计算分组频率的特殊透视表。
    pandas.crosstab(
    	index,
        columns,
        values=None,
        rownames=None,
        colnames=None,
        aggfunc=None,
        margins=False,
        margins_name='All',
        dropna=True,
        normalize=False,
    )
    
    ---参数解释---
    
    rownames/colnames:行名/列名;
    normalize:是否标准化。
    

    举例及函数互用groupby/pivot_table/crosstab

    # 数据框tips:
    tips.head()
    

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    例1:根据day和smoker计算分组平均数,并将day和smoker放到行上。

    # grouby方法:
    tips.groupby(['day', 'smoker']).mean()
    

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    # pivot_table()方法:
    tips.pivot_table(index=['day', 'smoker'])
    # 或
    pd.pivot_table(tips,index=['day', 'smoker'])
    

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    例2:只聚合tip_pct和size列,根据day进行分组;将smoker放到列上,day放到行上。

    # groupby方法:
    tips.groupby(['day','smoker'])[['size', 'tip_pct']].agg('mean').unstack()
    

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    # 指定了行和列的分析维度,使用透视表的方法简单快速
    # pivot_table方法:
    tips.pivot_table(['tip_pct', 'size'], index='day', columns='smoker')
    

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    # pivot_table方法,添加小计/总计:
    tips.pivot_table(['tip_pct', 'size'], index='day', columns='smoker',margins=True,margins_name='合计')
    

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    # 数据框data:
    data[:10]
    

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    例3:根据国家和用手习惯对这段数据进行统计汇总。

    # 频数统计时,使用交叉表(crosstab)更方便
    # crosstab方法:
    pd.crosstab(index=data.Nationality, columns=data.Handedness)
    

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    # crosstab方法,添加行/列名:
    pd.crosstab(index=data.Nationality, columns=data.Handedness,rownames=['国家'],colnames=['用手习惯']))
    

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    # pivot_table方法:
    data.pivot_table(index=['Nationality'], columns=['Handedness'], aggfunc='count')
    

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    # groupby方法:
    data.groupby(['Nationality', 'Handedness']).agg('count').unstack()
    

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空空如也

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常用的交叉表分析方法