數據分析的方法(一)

2020-11-26 騰訊網

至今，數據分析師的行業依然很火熱，但是大部分人還是不清楚數據分析的目的是什麼，分析的步驟、方法都有哪一些。數據分析主要就是為了從海量的數據中提取有用的信息和形成結論，從而對數據加以詳細的研究和概括總結。

數據分析的步驟主要是以下幾步：

1、確定數據的準確性

2、明確影響數據的因素

3、重視長期的數據檢測

4、保持客觀的視角

5、注意剔除幹擾項

在分析過程中主要運用的方法有以下16種：

—

—

描述統計

描述統計主要是通過圖表或者數學方法，對已有的數據資料進行整理、分析，把數據的分布狀態、數字特徵和隨機變量三者之間的關係進行估計和描述呈現。描述統計主要集中在趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三個部分。

我們舉一個簡單的例子，環境會影響植物的生長，那麼如何增加植物的增長高度呢？我們需要把不同的溫度、溼度、光照時間、降水量等環境因素進行排列組合，然後把每一種環境作為實驗單獨進行處理，從而用因素分析法找出與植物增長的相關係數最高的環境因素。

—

—

假設檢驗

1、參數檢驗

2、非參數檢驗

假設檢驗一般分為三個步驟：建立假設，確定檢驗水平；選擇檢驗方法，計算統計量大小；根據統計量確定P值，做出推斷統計。假設檢驗的方法主要分為t-檢驗、z-檢驗和F-檢驗，與此相關的統計學知識也是數據分析師需要學習掌握的。

—

—

信度分析

數據分析中的信度分析主要多用於SPSS中，那其實就是信度檢驗和效度檢驗。這兩種檢驗方式相互獨立但是檢驗結果相輔相成。SPSS也是數據分析中一個非常重要的軟體，信度分析是需要各位數據分析師好好掌握的一種分析方法。

—

—

列聯表分析

列聯表是指對一組觀察對象分別觀察其兩種分類變量的表現，歸納成雙向交叉排列的統計表，這一類統計表用的描述行變量和列變量之間的關係就叫做列聯表或者交叉表。

—

—

相關分析

相關分析作為數據分析的一個基本的方法，常用語發現不用的變量之間的關聯性，也就是相似性，從而可以幫助我們預測未來。

—

—

方差分析

方差分析也叫做單因素方差分析，一種因素是認為可以控制的測量出來的因素，另一種就是不可控的隨機因素。而因素所在的狀態則稱為因素的水平，那麼如果在試驗的過程中，只有一個因素在改變，就稱此實驗為單因素試驗。方差分析主要是用來驗證兩組及以上不同的樣本中的樣本均值是否有顯著性的差異。

舉個例子來首，一共有6臺機器用來生產規格相同的鋁合金銅板，鋁合金銅板的厚度就是實驗的指標，機器就是因素，不同的6臺機器是因素的6個水平。那這個實驗的目的就是考察每臺機器生產出來的鋁合金銅板的厚度是不是有非常明顯的差異。

今天就先介紹上面6中數據分析的常見方法，剩下的幾種我們下一篇再繼續。

+End+

相關焦點

  • 招聘數據分析怎麼寫?教你一招實用數據分析方法正文
    招聘數據分析怎麼寫？教你一招實用數據分析方法正文 2019年07月16日 16:10作者：黃頁編輯：黃頁
  • 數據分析方法:趨勢分析法
    編輯導語：在我們日常業務中總會用到數據分析的各種方法，最常用最簡單的就是「趨勢分析法」，一目了然的走勢可以讓我們更直觀的看清楚；本文作者詳細介紹了數據分析方法中的趨勢分析法，我們一起來看一下。要說數據分析裡，什麼方法最常用？當然是趨勢分析法；只要和數據有關，幾乎每個人，時時刻刻都在用。很多同學一聽：「啥？還有這方法啊？我咋沒感覺到呢！」
  • 大數據信息分析的方法與工具
    那麼大數據給我們帶來了什麼好處呢？大數據最大的好處在於能夠讓我們從這些數據中分析出很多智能的、深入的、有價值的信息。因此，信息分析以事物、現象、數據、信息之間存在的因果關係或相關關係為基礎。 　　信息分析方法主要源於邏輯學方法、系統分析方法、圖書情報學方法（如文獻計量學方法、引文分析法）、社會學方法、統計學方法、數學方法等，一般分為哲學方法、一般方法、具體方法三個層次，具體分析方法通常又分為定性方法、定量方法和半定量方法三大類。
  • 9種常用數據分析方法
    數據分析是從數據中提取有價值信息的過程，過程中需要對數據進行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數據分類方法和數據處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是數據分析員必備的9種數據分析思維模式：聚類聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素儘可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別儘可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。
  • 數據分析的6種常用方法
    原標題：數據分析的6種常用方法 醫學工作者做完醫學實驗後，少不了要對收集的實驗數據進行數據分析。通常來說，常用的數據分析方法有以下六種：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。
  • 數據分析入門:14種常用的數據分析方法
    分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：排列圖排列圖是一種找出影響產品質量主要因素的圖表方法。其結構是由兩個縱坐標和一個橫坐標，若干個直方形和一條折線構成。魚骨圖魚骨圖是一種發現問題「根本原因」的方法，用於質量管理。方法是通過頭腦風暴找出問題的可能原因，並將它們與特性值一起，按相互關聯性整理而成的層次分明、條理清楚，並標出重要因素。
  • 數據分析實用的4種分析方法
    在日常工作中數據分析主要是為了支持業務，而業務很大程度上是圍繞用戶進行的，因而可以從用戶場景出發來具體選擇數據工具。用戶場景主要分成三大類： 第一類是洞察，要去觀察和找到我們用戶當中的一些特點規律。
  • 常用的四種大數據分析方法
    本文主要講述數據挖掘分析領域中，最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。下面會詳細介紹這四種方法。1. 描述型分析：發生了什麼？
  • SPSSAU數據分析思維培養系列2:分析方法
    在完成數據準備和清理工作後，就要進入到正式分析階段，而選擇什麼樣的數據分析方法進行分析是關鍵。想要進行科學和系統化的數據分析，分析方法的思維是必備項。本文為SPSSAU數據分析思維培養的第2篇文章，將分別從數據類型談起，剖析數據應該如何分析，包括數據的基礎描述，數據質量的判斷。
  • 常用的數據分析方法及案例講解
    常用的數據分析方法有描述統計、信度分析、相關分析、回歸分析、聚類分析等。本文將結合實際案例，為大家一一講解這些數據分析的方法。如果你想了解如何做數據分析，就接著看下去吧~描述性統計分析是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變量之間關係進行估計和描述的方法。這也是我們在日常生活最常用的一種數據分析方法，因此這裡就不再用案例展開講解了。2、信度分析信度即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重複測量時所得結果的一致性程度。企業在招聘員工時會有一套性格測試題，這裡面就用到了信度分析。
  • 數據分析方法:RFM模型
    RFM本質上是一種用三個分類維度，找判斷標準方法；通過三個維度的組合計算，能判定出用戶的好壞，然後採取對應措施。RFM的真正意義在於：這是一種從交易數據反推用戶價值的方法，因此可行性非常高！要知道：做數據分析的最大瓶頸是數據採集，而只要是個正常企業，交易數據是肯定有的；因此只要企業建立了用戶ID統一認證機制，就能將用戶ID與交易數據關聯起來，就能用RFM來分析用戶了；即使沒有埋點、沒有網站、沒有基礎信息也能做，簡直是方便好用的神器。當然，所有方便好用的工具，都自帶一些不足，RFM模型也是如此。
  • 常見的四種數據分析方法
    當開始數據分析項目時，通常首先分別分析每個變量，以描述擁有的數據並評估其質量，接下來的步驟是探索變量之間存在的關係。這些關係可能會導致對數據所代表的總體得出某些推論或結論。結論可能會導致數學模型預測當前不在數據集中的數據結果。但是，在導致決策或行動步驟之前，數據分析無效。
  • 拿到數據後,你需要掌握哪些數據分析方法
    但是依然有很多人想知道如何下手對手裡的數據進行處理，從什麼維度進行分析。今天DataHunter數獵哥就來給大家分享一下，拿到數據以後，我們該用哪些方法來分析數據，獲得進一步工作指導。一、數據分析方法在說數據分析方法之前，我們先來明確兩個概念：數據分析方法與數據分析方法論。分析方法論是一次數據分析工作遵循的宏觀框架；分析方法，是針對不同目標、不同數據源選用的細節工具，一次分析工作中會藉助很多種不同的分析工具。
  • 16種常用的數據分析方法-回歸分析
    2 回歸分析 研究自變量與因變量之間關係形式的分析方法，它主要是通過建立因變量y 與影響他的自變量Xi 之間的回歸模型，來預測因變量y 的發展趨勢。
  • 數據分析教程(一):如何看懂數據分析?
    對於數據，有一個共識就要會看數據，通過合理及透徹的分析來驅動產品，運營及市場策略的調整。但是這些知識看數據的中級階段，高級階段則是通過龐大的多維度的數據分析，能夠預測到未來一個季度，半年甚至一年的業務走勢，當然預測可以有一定的偏差在裡面。
  • 常用數據分析方法:方差分析及實現!
    方差分析是一種常用的數據分析方法，其目的是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素、各因素之間的交互作用及顯著影響因素的最佳水平等。本文介紹了方差分析的基礎概念，詳細講解了單因素方差分析、雙因素方差分析的原理，並且給出了它們的python實踐代碼。
  • MSA數據分析方法和應用案例
    因此，MSA 可簡單概括為：分析整個測量系統（儀器或量具、標準、操作、方法、夾具、軟體、人員、環境和假設的集合）在測量過程中存在哪些風險和誤差的過程。MSA採用的數據分析方法有：獨立樣本法、圖表法、極差法、方差分析法等。按照測量系統分析過程前後順序，相關方法摘記如下。
  • 論文常用數據分析方法分類總結-4
    論文常用數據分析方法分類總結-316.如果要分析1組X與一組Y之間的關係情況，可使用典型相關分析。如果要分析多個X與多個Y之間的影響關係情況，且樣本量較小（通常小於200），可使用PLS回歸分析。主成分分析和因子分析都是信息濃縮的方法，即將多個分析項信息濃縮成幾個概括性指標。如果希望進行將指標命名，SPSSAU建議使用因子分析。原因在於因子分析在主成分基礎上，多出一項旋轉功能，該旋轉目的即在於命名。
  • 數據分析?從一開始你就錯了!探索性數據分析套路解讀
    為了方便說明，會用到Kaggle上最近較火的Zillow房產數據分析比賽。讀取數據通常情況下，用於導入數據文件的方法有三類。分別是base R 中的read.csv()，readr library read_csv() 和data.table library 中的fread()。
  • 五種常用大數據分析方法
    這些關係可能會導致對數據所代表的總體得出某些推論或結論。結論可能會導致數學模型預測當前不在數據集中的數據結果。但是，在導致決策或行動步驟之前，數據分析無效。　　在一番掙扎之後，中琛魔方給大家總結了網際網路運營的五大數據分析方法，希望幫助大家在數據分析中越來越遊刃有餘～加油！