9种常用分析数据的方法,你还没get吗?
描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总,揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1. 缺失值填充:
常用方法有剔除法、均值法、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,所以在做数据分析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。
02
回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
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X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。
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。
4. 其他回归方法:
非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
03
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。
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,降低了分析结果的准确度。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。
04
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 。
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般性假设(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。
1)虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;
2)总体分布虽然正态,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。
05
相关分析
相关分析是一种非确定性的关系,研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。
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。
06
聚类分析
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,因此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。
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。
07
判别分析
判别分析,是一种统计判别和分组技术,就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判别分组。
判别分析与聚类分析的区别
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进行分类;
2. 聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分为几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,并且知道分几类;
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。
08
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。
09
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(kn),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。
与因子分析比较:
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适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系。
常见的5种数据分析方法
28法也可以叫帕累托法则,源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析上,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果,需要围绕这20%的数据进行挖掘。漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化的思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有...
16种常用的数据分析方法汇总
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,...
数据分析有哪些手段?
1.分类 分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。2.回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,然后建立回归模型,并且根据实测数据来求解模型的各个参数,之后再评价...
16种常用的数据分析方法-相关分析
相关性分析主要研究现象之间是否存在依存关系,并探讨其方向和强度。它是一种测量定量数据间关系的简便方法,包括变量间的关联情况和关联强度。相关性分析在生活和工作中有着广泛的应用。例如,我们可以通过身高和体重、降水量与河流水位、工作压力与心理健康等案例,研究其相关性。根据客观事物之间的关联性,...
数据分析常见类型有哪些?
2. 预测分析 借助预测分析,我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析,我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测,借助技术进步和机器学习,能够获得有关未来的预测性见解。预测分析是一个复杂的领域,需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测,这需要我们...
16种常用的数据分析方法-相关分析
用可视化的方式来呈现各种相关性,常用散点图,如下图: 相关性分析步骤 Step1:相关分析前,首先通过散点图了解变量间大致的关系情况。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。如上图,...
16种常用的数据分析方法-因子分析
因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。 是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...
16种常用的数据分析方法-生存分析
优点:方法简单且对数据分布无要求 缺点:不能比较两组或多组生存时间分布函数的区别,不能分析危险因素,不能建立生存时间与危险因素之间的关系模型。2.非参数法 估计生存函数时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时采用的是非参数检验方法。常用方法:乘积极限法、寿命表法 优点...
常用的统计分析方法总结(聚类分析、主成分分析、因子分析)
b. 定义:多个变量———少数综合因子(不存在的因子) c. 显在变量:原始变量X;潜在变量:因子F d. X=AF+e【公共因子+特殊因子】 e. 应用: 因子分析主要用于相关性很强的多指标数据的降维处理。 f. 通过研究原始变量相关矩阵内部 的依赖关系,把一些具有错综复杂关系的变量...
大数据开发常见的9种数据分析?
或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。9.因果分析 因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,运用因果分析法进行市场预测,主要是采用回归分析方法,除此之外,计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
欧阳咸脂溶: 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种. 1、对比分析法 对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际...
新巴尔虎右旗18479697141: 财务报表分析方法有哪些? - ?
欧阳咸脂溶: 报表分析方法有1、比重法 2、相关比率法 (有反映企业流动状况的比率,也称短期偿债能力比率;反映企业资产管理效率的比率,也称资产周转率;反映企业权益状况的比率;反映企业经营成果的比率,也称盈利能力比率;反映企业偿付债务...
新巴尔虎右旗18479697141: qc九大手法有哪些????
欧阳咸脂溶: QC九大步骤、七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具,有“老七种”和“新七种”之分.“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图,新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等. QC九大步骤简介 1. 发掘问题 6. 选择对象 2.选定题目 7. 草拟行动 3.追查原因 8. 成果比较F q)z-K 4.分析资料 9. 标准化 5.提出办法
新巴尔虎右旗18479697141: QC九大手法有哪些??? - ?
欧阳咸脂溶: 是七大手法,分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图.相关图
新巴尔虎右旗18479697141: 财务分析与内部控制的方法有哪些 - ?
欧阳咸脂溶: 内部会计控制制度的基本内容包括:1、内部会计控制体系2、会计人员岗位责任制度3、账务处理程序制度4、内部牵制制度5、稽核制度6、原始记录管理制度7、定额管理制度8、计量验收制度9、财产保护制度10、预算控制制度11、财务收支审批制度12、成本核算制度13、财务会计分析制度.
新巴尔虎右旗18479697141: 需要掌握哪些大数据算法 - ?
欧阳咸脂溶: 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)
新巴尔虎右旗18479697141: 数学建模的十大算法 - ?
欧阳咸脂溶: 1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要...
新巴尔虎右旗18479697141: 谁知道QC七大手法?能告诉我吗??
欧阳咸脂溶: 七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表.例如:点检表、诊断表...
新巴尔虎右旗18479697141: 数据分析师怎么入门? - ?
欧阳咸脂溶: 1、懂业务.从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值.2、懂管理.一方面是搭建数据分...
新巴尔虎右旗18479697141: 行测资料分析中的平均数有没有速算的方法? - ?
欧阳咸脂溶: 一、“差分法”是在比较两个分数大小时,用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式.在满足“适用形式”的两个分数中,我们定义分子与分母都比较大的分数叫“大分数”,分子与分母都比较小的分数...