大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析的幾種常用方法21-10-27

• 2、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

• 3、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

• 4、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？

一、數(shù)據(jù)分析的幾種常用方法21-10-27

幾種常見的數(shù)據(jù)分析分析方法：

1.周期性分析（基礎分析）

What ：主要是從日常雜亂的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)周期性出現(xiàn)的現(xiàn)象，而從避免或改善問題的發(fā)生。常見的兩種周期：自然周期和生命周期。

需要注意的點：雖然周期性分析主要針對時間序列，但不全是，例如公眾號的文章閱讀走勢不僅和日期（工作日或周末）相關，也和文章類型相關。

例如：銷售中3,6,9,12月，由于績效考核出現(xiàn)的峰值

            重點節(jié)假日對和交付的影響

            產(chǎn)品銷售的季節(jié)性影響（例如北方下半年的采暖產(chǎn)品，入夏空調(diào)的銷售旺季等）

How： 自然后期的時間維度，根據(jù)分析的需求，可從年（同環(huán)比，業(yè)績達成、和行業(yè)趨勢對比），月（淡旺季、銷售進度、生產(chǎn)預測），周（一般較少），日（工作日，非工作日的差異分析），時（時間分布，工作時段，上下班高峰，晚上，主要和大眾消費行為分析相關）進行展開

生命周期一種常見的分析就“商品生命周期”，商品銷量隨上市時間的變化，通過時間軸+指標走勢組合出來的。這種分析對快消品或者產(chǎn)品迭代速度很快的商品（典型如手機）是比較重要的，可以用于監(jiān)控產(chǎn)品的市場表現(xiàn)，對照市場活動可以量化活動效果以及產(chǎn)品線的經(jīng)營情況，如持續(xù)跟進，則可針對性的提出產(chǎn)品上市的建議。

2.矩陣分析（重要分析方法）

矩陣分析是數(shù)據(jù)分析中非常重要的分析方法。主要解決分析領域的一個非常致命的核心問題：“到底指標是多少，才算好”。

平均數(shù)是一個非常常用的數(shù)據(jù)維度，但是單一維度，并不能充分評價好壞。例如考核銷售，如果只考核業(yè)務銷售業(yè)績，那么業(yè)務人員一定會傾向賣利潤低的引流產(chǎn)品。那種利潤高，價格高，不容易賣的利潤型產(chǎn)品就沒人賣了，最后銷售越多，公司的利潤反而下降了。這個時候通過兩個維度：銷售規(guī)模和銷售利潤，構(gòu)建交叉矩陣，就能將業(yè)務業(yè)績進行更有效的區(qū)分。

舉個簡單的例子，一個銷售團隊，10名銷售一個月內(nèi)開發(fā)的客戶數(shù)量，產(chǎn)生的總業(yè)績用矩陣分析法進行分析（具體數(shù)據(jù)略）：

第一步：先對客戶數(shù)量、業(yè)績求平均值

第二步：利用平均值，對每個銷售人員的客戶數(shù)量、業(yè)績進行分類

第三步：區(qū)分出多客戶+高業(yè)績，少客戶+高業(yè)績，多客戶+低業(yè)績，少客戶+低業(yè)績四類

矩陣分析把關鍵業(yè)務目標拆分為兩個維度，每個維度進行高低分類，進而可以對目標進行更加立體的描述。維度高低分類多采用 平均值作為參考 值。

注意：有兩個場景，是不適合用矩陣分析法：

一：有極大/極小值影響了平均值的時候，一般出現(xiàn)極大/極小值的時候，可以用： 分層分析法 。

二：兩個指標高度相關的時候，例如用戶消費金額與消費頻次，兩個指標天生高度相關，此時數(shù)據(jù)分布會集中在某一個或兩個區(qū)域，矩陣分析法的業(yè)務解讀能力接近0，可采用 相關分析法

3.結(jié)構(gòu)分析

What： 結(jié)構(gòu)分析是將分析的目標，向下分解，主要用于發(fā)現(xiàn)問題。

例如銷售分析，可以按照區(qū)域—省—市 一級級的分解，分解之后可以更好的看出影響銷售業(yè)績的影響因素在哪個位置。

 結(jié)構(gòu)分析可以有多個維度，取決于我們需要分析的方向。例如還是銷售分析，可以從產(chǎn)品構(gòu)成進行拆解，也可用從業(yè)務形態(tài)拆解

How：如何進行結(jié)構(gòu)分析？

第一步：定出要分析的關鍵指標（一般是業(yè)績、用戶量、DAU、利潤等等）

第二步：了解關鍵指標的構(gòu)成方式（比如業(yè)績，由哪些用戶、哪些商品、哪些渠道組成）

第三步：跟蹤關鍵指標的走勢，了解指標結(jié)構(gòu)變化情況

第四步：在關鍵指標出現(xiàn)明顯上升/下降的時候，找到變化最大的結(jié)構(gòu)分類，分析問題

注意：結(jié)構(gòu)分析的不足

結(jié)構(gòu)分析法是一種：知其然，不知其所以然的方法。只適用于發(fā)現(xiàn)問題，不能解答問題

4.分層分析

What： 分層分析，是為了應對 平均值失效 的場景。典型的平均值失效例如平均工資，很多人都被“代表”。這個時候需要把收入群體分成幾類，例如土豪，普通百姓，窮光蛋等，后面進行分析時就比較清楚了。業(yè)內(nèi)也有一些不同的叫法，比如應用于商品的，叫ABC分類，應用于用戶的，叫用戶分層，應用于業(yè)務的，叫二八法則。本質(zhì)都是一回事。

How：如何進行分層分析

1.明確分層對象和分層指標

    例如：想?yún)^(qū)分用戶消費力，分層對象就是：用戶，分層指標就是：消費金額

               想?yún)^(qū)分商品銷售額，分層對象就是：商品，分層指標就是：銷售金額

                想?yún)^(qū)分部銷售額，分層對象就是：分部，分層指標就是：銷售收入

2.查看數(shù)據(jù)，確認是否需要分層。分層是應對平均值失效的情況的，存在極值影響的情況，則適合分層。

3.設定分層的層級。最好的解決辦法是老板拍板，其次可以用“二八原則”，以上述銷售業(yè)績分層為例，可以先從高到低排序，然后把累積業(yè)績占80%的人選出來，作為“第1層級（優(yōu)等）”，其他的歸為“第2層級（次等）”。有時如果顆粒度不夠，也可以用“二四六八十”法則”。

如何應用分層

分層的最大作用是幫我們看清楚：到底誰是主力 ，誰是吊車尾。從而指導業(yè)務，從人海戰(zhàn)術向精兵簡政思考。

根據(jù)分層的結(jié)果找出差距，進而提出（假設）差異背后可能的原因，通過其它方式進行

應用 ：客戶分析，目前系統(tǒng)中客戶超5000個，為了更好的了解客戶結(jié)構(gòu)，可以通過分層分析的方法對這5000個客戶進行分層，分層的方式通過年銷售規(guī)模，可以按照累計規(guī)模排序，一般采用4-6個層級，每個層級可以給一個標簽。例如王者客戶，腰部客戶，mini客戶等。分層后，便可以針對性的進行分析，例如客戶層級的銷售占比，變動，各層級客戶的銷售構(gòu)成，結(jié)合其它方法就可以有較全面的分析

5.漏斗分析（待補充）

6.指標拆解（待補充）

7.相關性分析（待補充）

What ：兩個（或多個）因素之間的關系。例如員工人數(shù)與銷售額，市場推廣與銷售業(yè)績，天氣和銷售表現(xiàn)等

            很多因素我們直觀的感覺到之間有聯(lián)系，相互影響，但具體的關系是什么，如何產(chǎn)品影響的，可以通相關性分析來量化。

例如，客戶開拓中拜訪客戶的次數(shù)和客戶成交是否有關系？

           拜訪次數(shù)多，表明客戶也感興趣，所以成功幾率大

           拜訪這么多，客戶還不成交，成功幾率不大

            客戶成交和拜訪關系不太大，主要看你是否能打動他

How ：兩種聯(lián)系：直接關系，間接關系

直接關系 ：整體指標與部分指標的關系——結(jié)構(gòu)分析，例如銷售業(yè)績與各中心的業(yè)績

                  主指標與子指標的關系——拆解分析，例如總銷售規(guī)模和客戶數(shù)量與客戶銷售規(guī)模

                   前后步驟間的關系——漏斗分析：例如銷售目標和項目覆蓋率，儲備率，簽約等因素間的關系

        聯(lián)系中，指標之間出現(xiàn)一致性的變化，基本是正常，如果出現(xiàn)相反的變動，則需要關注，這可能是問題所在

間接關系 ：要素之間沒有直接的聯(lián)系，但存在邏輯上的連接。例如推廣多了，知名度上市，進而銷售額上升。

                  由于關系非顯性，需要通過處理進行評價，常用的就是散點圖和excel中的相關系數(shù)法

在明確相關性后，就可以通過改變其中一個變量來影響和控制另一個變量的發(fā)展。

注意：相關性分析也存在很大的局限。主要體現(xiàn)在相關性并不等同因果性。例如十年前你在院子里種了一顆樹，你發(fā)現(xiàn)樹每天的高度和中國近十年GDP的增速高度相關，然后這兩者間并沒有什么實質(zhì)性的聯(lián)系。此次相關性分析過程中一定注意要找到關聯(lián)的邏輯自洽。

8.標簽分析（待補充）

9.

二、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

一、描述統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是指運用制表和分類，圖形以及計筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、假設檢驗

1、參數(shù)檢驗

參數(shù)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(shù)(如均值、百分數(shù)、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 。

1）U驗  使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態(tài)分布

A  單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標準值)有無差別；

B  配對樣本t檢驗：當總體均數(shù)未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；

C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

2、非參數(shù)檢驗

非參數(shù)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(shù)，而是針對總體的某些一股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

B 體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，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。

三、信度分析

檢査測量的可信度，例如調(diào)查問卷的真實性。

分類：

1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

2、內(nèi)在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內(nèi)在體項一致性如何，常用方法分半信度。

四、列聯(lián)表分析

用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關。

對于二維表，可進行卡方檢驗，對于三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯(lián)表分析還包括配對計數(shù)資料的卡方檢驗、行列均為順序變量的相關檢驗。

五、相關分析

研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現(xiàn)象探討相關方向及相關程度。

1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變量和一個因變量；

2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量相關；

3、偏相關：在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關的場合，當假定其他變量不變時，其中兩個變量之間的相關關系稱為偏相關。

六、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

分類

1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系

2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4、協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結(jié)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行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法，

七、回歸分析

分類：

1、一元線性回歸分析：只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。

1）變呈篩選方式：選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態(tài)分布

B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標準誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例

處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計是否用到了條件概率。

4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等

八、聚類分析

樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

1、性質(zhì)分類：

Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等

R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計量衡量相似度，相關系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等

2、方法分類：

1）系統(tǒng)聚類法： 適用于小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統(tǒng)聚類法來聚類指標，又稱分層聚類

2）逐步聚類法 ：適用于大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法 ：兩步聚類、K均值聚類等

九、判別分析

1、判別分析：根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數(shù)，使產(chǎn)生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

2、與聚類分析區(qū)別

1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數(shù)，然后才能對樣本進行分類

3、進行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別準則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用于兩類判別；

以概率為判別準則來分類，即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類，適用于

適用于多類判別。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)，所以一般較多使用；

十、主成分分析

將彼此梠關的一組指標變適轉(zhuǎn)化為彼此獨立的一組新的指標變量，并用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反應原多個指標變量中所包含的主要信息 。

十一、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統(tǒng)計分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個原始變量內(nèi)在結(jié)構(gòu)關系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計方法

用途：

1）減少分析變量個數(shù)

2）通過對變量間相關關系探測，將原始變量進行分類

十二、時間序列分析

動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法，研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題；時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)波動和不規(guī)則波動。

主要方法：移動平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三、生存分析

用來研究生存時間的分布規(guī)律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統(tǒng)計分析方法

1、包含內(nèi)容：

1）描述生存過程，即研究生存時間的分布規(guī)律

2）比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規(guī)律，并進行比較

3）分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

4）建立數(shù)學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數(shù)學式子表示出來。

2、方法：

1）統(tǒng)計描述：包括求生存時間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計推斷結(jié)論

2）非參數(shù)檢驗：檢驗分組變量各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，并且檢驗危險因素對生存時間的影響。

A 乘積極限法（PL法）

B 壽命表法(LT法)

3）半?yún)?shù)橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法

4）參數(shù)模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數(shù)橫型時，擬合相應的參數(shù)模型，更準確地分析確定變量之間的變化規(guī)律

十四、典型相關分析

相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里（如3個學術能力指標與5個在校成績表現(xiàn)指標）之間相關性的一種統(tǒng)計分析方法。

典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關性研究轉(zhuǎn)化為對少數(shù)幾對綜合變量之間的簡單線性相關性的研究，并且這少數(shù)幾對變量所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應信息。

十五、R0C分析

R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時的對疾病的識別能力

用途

2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的準確性就越高；

3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準確性。

十六、其他分析方法

多重響應分析、距離分祈、項目分祈、對應分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。

三、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

論文數(shù)據(jù)方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

2、聚類分析：聚類分析以多個研究標題作為基準，對樣本對象進行分類。如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進階方法模塊中的“聚類”功能，系統(tǒng)會自動識別出應該使用K-means聚類算法還是K-prototype聚類算法。

3、權重研究：權重研究是用于分析各因素或指標在綜合體系中的重要程度，最終構(gòu)建出權重體系。權重研究有多種方法包括：因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價、灰色關聯(lián)等。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經(jīng)常會遇到需要同時考慮幾個變量的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致于他們的關系無法用函數(shù)形式表達出來。為研究這類變量的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變量間的統(tǒng)計規(guī)律。而統(tǒng)計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變量y和一個自變量x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數(shù)據(jù)，然后建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數(shù)進行估計，這里可以采用最小二乘法。最后，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常采用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結(jié)果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結(jié)果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優(yōu)的實驗條件或生產(chǎn)條件的一種數(shù)理統(tǒng)計方法。

人們在實驗中所觀察到的數(shù)量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態(tài)稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數(shù)據(jù)的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，并對其作出數(shù)量分析，比較各種原因在總變異中所占的重要程度，作為統(tǒng)計推斷的依據(jù)。

例如，我們有四種不同配方下生產(chǎn)的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平?？梢岳梅讲罘治鰜砼袛?。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統(tǒng)計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數(shù)據(jù)，然后再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)建立一個判別函數(shù)，并求出相應的臨界值。

這時候，對于需要判別的病人，還是測量相同指標的數(shù)據(jù)，將其帶入判別函數(shù)，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬于有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用于分類的統(tǒng)計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變量進行分類。我們常用的是系統(tǒng)聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然后將距離最近的兩類合并成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合并變成n-2類，如此下去，最后所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什么樣品。

比如，對中國31個省份的經(jīng)濟發(fā)展情況進行分類，可以通過收集各地區(qū)的經(jīng)濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，并進行聚類分析，就能夠得到不同類別數(shù)量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數(shù)據(jù)做降維處理的統(tǒng)計分析方法，它能夠從數(shù)據(jù)中提取某些公共部分，然后對這些公共部分進行分析和處理。

在用統(tǒng)計分析方法研究多變量的課題時，變量個數(shù)太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數(shù)較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關關系的，當兩個變量之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對于原先提出的所有變量，將重復的變量（關系緊密的變量）刪去多余，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，用數(shù)學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構(gòu)造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發(fā)展，它也是多元統(tǒng)計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變量綜合為少數(shù)幾個因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變量在主成分中都占有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變量，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉(zhuǎn)。因子軸旋轉(zhuǎn)可以使原始變量在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變量在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變量來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現(xiàn)實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數(shù)學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變量。我們還可以根據(jù)公共因子在原始變量上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變量上的載荷較大，由于這些課程需要記憶的內(nèi)容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數(shù)學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，并且根據(jù)每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠?qū)W生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用于數(shù)據(jù)降維處理，它用來研究兩組變量之間的關系。它分別對兩組變量提取主成分。從同一組內(nèi)部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變量整體的線性相關關系。

四、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？

常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

1.趨勢分析

當有大量數(shù)據(jù)時，我們希望更快，更方便地從數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。

趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數(shù)。通常，只制作一個簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但并不是分析數(shù)據(jù)趨勢圖。它必須像上面一樣。數(shù)據(jù)具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背后的原因，還是內(nèi)部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環(huán)比，同比和固定基數(shù)比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環(huán)比關系，該環(huán)比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節(jié)性影響。為了消除季節(jié)性因素的影響，引入了同比數(shù)據(jù)，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數(shù)據(jù)。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準點，固定基準比率是2017年5月數(shù)據(jù)與該數(shù)據(jù)2017年1月之間的比較。

2.對比分析

水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數(shù)據(jù)指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環(huán)比的增長情況。

縱向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。

許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數(shù)據(jù)？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數(shù)據(jù)只能通過比較才有意義。

3.象限分析

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。

說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產(chǎn)品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據(jù)流量來源的質(zhì)量和數(shù)量劃分四個象限，然后選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質(zhì)量可以用作保留的總金額的維度為標準。對于高質(zhì)量和高數(shù)量的通道，繼續(xù)增加引入高質(zhì)量和低數(shù)量的通道，低質(zhì)量和低數(shù)量的通過，低質(zhì)量和高數(shù)量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結(jié)果。

4.交叉分析

比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數(shù)據(jù)，并從多個角度執(zhí)行組合分析。

分析應用程序數(shù)據(jù)時，通常分為iOS和Android。

交叉分析的主要功能是從多個維度細分數(shù)據(jù)并找到最相關的維度，以探究數(shù)據(jù)更改的原因。

以上就是關于數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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