數(shù)據(jù)分析常用的方法（數(shù)據(jù)分析常用的方法有）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用的方法的問題，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、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

• 2、數(shù)據(jù)分析的三大方法

• 3、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

• 4、數(shù)據(jù)分析的三個常用方法是什么？

一、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(shè)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(guān)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(shè)（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(guān)。

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(guān)檢驗。

五、相關(guān)分析

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

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

2、復(fù)相關(guān) ：三個或三個以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量相關(guān)；

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

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(yīng)變量的關(guān)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(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系

3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)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(yīng)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(guān)，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(guān)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(guān)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(quán)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(guān)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(guān)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(yīng)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(guān)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(guān)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(guān)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(guān)關(guān)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(guān)因索之間關(guān)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(guān)危險因素的依存關(guān)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(yīng)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(shè)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(yīng)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(guān)分析

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

典型相關(guān)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(guān)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(guān)性的研究，并且這少數(shù)幾對變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)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(yīng)分析、距離分祈、項目分祈、對應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。

二、數(shù)據(jù)分析的三大方法

數(shù)據(jù)分析的三大方法：分析搜索數(shù)據(jù)、分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)、分析行為數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析，是對用戶行為的量化分析，它能夠從痕跡倒推出行為，然后把一切用戶的秘密都告訴你。數(shù)據(jù)分析的能力是當代互聯(lián)網(wǎng)時代，每一個人都必須具備的能力。

第一個方法是分析搜索數(shù)據(jù)。用戶有需求，他們第一時間，會上哪找答案呢？他們會上搜索引擎。用戶的需求，會通過“搜索關(guān)鍵字”，清晰無比地攤在你面前。

第二個方法是分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)。用戶確實有需求，但到底多少用戶有這個需求呢？這時，你就要分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)了。比如，幾乎每個人對買房都有需求。但房地產(chǎn)商，該在哪些城市重金拿地，哪些城市逐漸退出呢？

很多房地產(chǎn)商會看一個數(shù)據(jù)：城市的人口流入流出比。人口流入持續(xù)大于流出的，這個城市的購房需求在累積，應(yīng)該投資；反之則在減少，應(yīng)該謹慎。

第三個方法是分析行為數(shù)據(jù)。有限的研發(fā)經(jīng)費，是投資買域名，開發(fā)PC網(wǎng)站，還是做基于H5頁面的手機應(yīng)用呢？這時，你就要分析用戶的行為數(shù)據(jù)了。很多人都知道，2017年天貓雙11的交易額達到了1682億，但是很多人沒有注意在屏幕上這個驚人的數(shù)字右下角。

有個小小的，同樣驚人的數(shù)字，叫無線成交占比。這個數(shù)字在2014是45%，2015年68%，2016年82%，2017年達到了90%。也就是說，90%用戶的行為，已經(jīng)移到了手機上。根據(jù)對這個行為數(shù)據(jù)的分析，你的決定應(yīng)該很明顯了吧。

三、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營銷和銷售等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產(chǎn)品對用戶的核心需求也把握的越好，轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對象的特征，按照一定的標志(指標)，把數(shù)據(jù)分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據(jù)事物(如產(chǎn)品、服務(wù)等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據(jù)，進行分類關(guān)聯(lián)分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡稱矩陣分析法。

四、數(shù)據(jù)分析的三個常用方法是什么？

一個產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數(shù)據(jù)說到底，就是這樣一個工具——通過數(shù)據(jù)，我們可以衡量產(chǎn)品，可以了解產(chǎn)品，可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動下改進產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理本身是一個非常大的領(lǐng)域，這里主要總結(jié)一些我個人覺得比較基礎(chǔ)且實用的部分，在日常產(chǎn)品工作中可以發(fā)揮比較大作用。

本文主要討論一些數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542  突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細分分析

在得到一些初步結(jié)論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細節(jié)，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

4. 小結(jié)

趨勢，對比，細分，基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無論是數(shù)據(jù)核實，還是數(shù)據(jù)分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結(jié)論。

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以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用的方法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)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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