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統(tǒng)計分析方法有哪三種(統(tǒng)計分析方法有哪三種方法)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于統(tǒng)計分析方法有哪三種的問題,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:
一、常用統(tǒng)計分析方法
數(shù)據(jù)分析師針對不同業(yè)務問題可以制作各種具體的數(shù)據(jù)模型去分析問題,運用各種分析方法去探索數(shù)據(jù),這里介紹最常用的三種分析方法,希望可以對您的工作有一定的的幫助
文中可視化圖表均使用DataFocus數(shù)據(jù)分析工具制作。
1.相關分析
相關分析顯示變量如何與另一個變量相關。例如,它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。
2.回歸分析
回歸分析是對一個變量值與另一個變量值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變量和解釋變量之間的關系,這些變量通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。
另請注意,散點圖上的異常值非常重要。例如,外圍數(shù)據(jù)點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是,回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。
3.假設檢驗
假設檢驗是基于某些假設并從樣本到人口的數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計分析方法。主要是為了解決問題的需要,對整體研究提出一些假設。通常,比較兩個統(tǒng)計數(shù)據(jù)集,或者將通過采樣獲得的數(shù)據(jù)集與來自理想化模型的合成數(shù)據(jù)集進行比較。提出了兩個數(shù)據(jù)集之間統(tǒng)計關系的假設,并將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數(shù)據(jù)集之間沒有關系。
在掌握了數(shù)據(jù)分析的基本圖形和分析方法之后,數(shù)據(jù)分析師認為有一點需要注意:“在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前,不要開始進行數(shù)據(jù)分析?!焙喍灾绻鸁o法解釋您試圖用數(shù)據(jù)分析解決的業(yè)務問題,那么沒有數(shù)據(jù)分析可以解決問題。
二、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法有哪些?
1、分解主題分析
所謂分解主題分析,是指對于不同分析要求,我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等,然后將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。
2、鉆取分析
所謂鉆取分析,是指改變維的層次,變換分析的粒度。按照方向方式分為:向上和向下鉆取。向上鉆取是在某一維上將低層次的細節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù),或者減少維數(shù);是自動生成匯總行的分析方法。向下鉆取是從匯總數(shù)據(jù)深入到細節(jié)數(shù)據(jù)進行觀察或增加新維的分析方法。
3、常規(guī)比較分析
所謂常規(guī)比較分析,是指一般比較常見的對比分析方法,例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。
4、大型管理模型分析
所謂大型管理模型分析,是指依據(jù)各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。
5、財務和因子分析
所謂財務和因子分析,主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源于20世紀初的關于智力測試的統(tǒng)計分析,以最少的信息丟失為前提,將眾多的原有變量綜合成較少的幾個綜合指標,既能大大減少參與數(shù)據(jù)建模的變量個數(shù),同時也不會造成信息的大量丟失,達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。
6、專題大數(shù)據(jù)分析
所謂專題大數(shù)據(jù)分析,是指對特定的一些規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數(shù)據(jù),并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。常見特征是數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數(shù)據(jù)分析有:市場購物籃分析、重力模型、推薦算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。
三、統(tǒng)計分析法主要包括哪些
統(tǒng)計分析方法主要包括線性回歸分析方法、判別分析方法、聚類分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、對應分析方法、典型相關分析方法以及片最小二乘回歸分析方法等。
四、統(tǒng)計學是怎樣一門學科?描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計各有什么特點?舉出常用的三種統(tǒng)計分析方
描述統(tǒng)計是指對采集的數(shù)據(jù)進行登記、審核、整理、歸類,在此基礎上進一步計算出各種能反映總體數(shù)量特征的綜合指標,并用圖表的形式表示經過歸納分析而得到的各種有用的統(tǒng)計信息。
推斷統(tǒng)計是在對樣本數(shù)據(jù)進行描述的基礎上,利用一定的方法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)去估計或檢驗總體的數(shù)量特征。推斷統(tǒng)計是現(xiàn)代統(tǒng)計學的主要內容。
回歸分析:確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法
方差分析:用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗,通過分析研究中不同來源的變異對總變異的貢獻大小,從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。
相關分析:是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系,并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度,是研究隨機變量之間的相關關系的一種統(tǒng)計方法。相關分析與回歸分析在實際應用中有密切關系。然而在回歸分析中,所關心的是一個隨機變量Y對另一個(或一組)隨機變量X的依賴關系的函數(shù)形式。而在相關分析中 ,所討論的變量的地位一樣,分析側重于隨機變量之間的種種相關特征。
判別分析:是按照一定的判別準則,建立一個或多個判別函數(shù),用研究對象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù),并計算判別指標,在氣候分類、農業(yè)區(qū)劃、土地類型劃分中有著廣泛的應用。
聚類分析:通過數(shù)據(jù)建模簡化數(shù)據(jù)的一種方法,聚類分析在電子商務中網站建設數(shù)據(jù)挖掘中也是很重要的一個方面,通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶,并分析客戶的共同特征,可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶,向客戶提供更合適的服務。
因子分析:基本目的就是用少數(shù)幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯(lián)系,即將相關比較密切的幾個變量歸在同一類中,每一類變量就成為一個因子(之所以稱其為因子,是因為它是不可觀測的,即不是具體的變量),以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。運用這種研究技術,可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些,以及它們的影響力(權重)運用這種研究技術,還可以為市場細分做前期分析。
描述統(tǒng)計是通過圖表或數(shù)學方法,對數(shù)據(jù)資料進行整理、分析,并對數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機變量之間關系進行估計和描述的方法。描述統(tǒng)計分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分。常見統(tǒng)計分析法:t檢驗,F(xiàn)檢驗 方差分析
以上就是關于統(tǒng)計分析方法有哪三種相關問題的回答。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容。
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