處理數(shù)據(jù)的方法有哪些（數(shù)據(jù)處理的三種方法）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于處理數(shù)據(jù)的方法有哪些的問題，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、論文數(shù)據(jù)處理方法

• 2、常用的數(shù)據(jù)處理方法

• 3、常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

• 4、實驗數(shù)據(jù)分析處理有什么方法?

一、論文數(shù)據(jù)處理方法

論文數(shù)據(jù)處理方法

論文數(shù)據(jù)處理方法，相信絕大部分的小伙伴都寫過畢業(yè)論文吧，當然也會有正準備要寫畢業(yè)論文的小伙伴要寫畢業(yè)論文了，那么論文數(shù)據(jù)處理方法大家都知道是什么嗎？接下來讓我們一起來看看吧。

論文數(shù)據(jù)處理方法1

一是列表法。列表法就是將一組實驗數(shù)據(jù)和計算的中間數(shù)據(jù)依據(jù)一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便于分析和發(fā)現(xiàn)資料的規(guī)律性，也有助于檢查和發(fā)現(xiàn)實驗中的問題，這就是列表法的優(yōu)點。設計記錄表格時要滿足以下幾點：

1、表格設計要合理，以利于記錄、檢查、運算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數(shù)量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數(shù)字后。

3、表中數(shù)據(jù)要正確反映測量結(jié)果的有效數(shù)字和不確定度。列入表中的除原始數(shù)據(jù)外，計算過程中的一些中間結(jié)果和最后結(jié)果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的說明。通常情況下，實驗室所給的數(shù)據(jù)或查得的單項數(shù)據(jù)應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。

二是作圖法。作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯(lián)系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便于比較研究實驗結(jié)果等優(yōu)點，它是一種最常用的數(shù)據(jù)處理方法。作圖法的基本規(guī)則是：

1、根據(jù)函數(shù)關系選擇適當?shù)淖鴺思?如直角坐標紙，單對數(shù)坐標紙，雙對數(shù)坐標紙，極坐標紙等)和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，并寫明測試條件。

2、坐標的原點不一定是變量的零點，可根據(jù)測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數(shù)字的一個單位可靠數(shù)與坐標最小分度相當?？v橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。

3、描點和連線。根據(jù)測量數(shù)據(jù)，用直尺和筆尖使其函數(shù)對應的實驗點準確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的.標記符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數(shù)據(jù)點，使曲線呈光滑曲線(含直線)，并使數(shù)據(jù)點均勻分布在曲線(直線)的兩側(cè)，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

4、標明圖名，即做好實驗圖線后，應在圖紙下方或空白的明顯位置處，寫上圖的名稱、作者和作圖日期，有時還要附上簡單的說明，如實驗條件等，使讀者一目了然。作圖時，一般將縱軸代表的物理量寫在前面，橫軸代表的物理量寫在后面，中間用“～”聯(lián)接。

實驗數(shù)據(jù)的處理離不開繪制成表，列表法和作圖法還是有一定區(qū)別的?？蒲泄ぷ髡咴谔幚頂?shù)據(jù)時，要注意根據(jù)實驗數(shù)據(jù)的特點，選擇是用列表法還是作圖法。

論文數(shù)據(jù)處理方法2

1、 基本描述統(tǒng)計

頻數(shù)分析是用于分析定類數(shù)據(jù)的選擇頻數(shù)和百分比分布。

描述分析用于描述定量數(shù)據(jù)的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)等，可使用描述分析。

分類匯總用于交叉研究，展示兩個或更多變量的交叉信息，可將不同組別下的數(shù)據(jù)進行匯總統(tǒng)計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數(shù)法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數(shù)法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數(shù)測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數(shù)，進而估計整個量表的信度的測量方法?？稍谛哦确治鲋羞x擇使用折半系數(shù)或是Cronbach α系數(shù)。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然后計算兩次回答的相關系數(shù)，通過相關系數(shù)去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內(nèi)容效度、結(jié)構效度、區(qū)分效度、聚合效度。具體區(qū)別如下表所示：

4、 差異關系研究

T檢驗可分析X為定類數(shù)據(jù)，Y為定量數(shù)據(jù)之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多于2組，且數(shù)據(jù)類型為X為定類數(shù)據(jù)，Y為定量數(shù)據(jù)，可使用方差分析。

如果要分析定類數(shù)據(jù)和定類數(shù)據(jù)之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)關系情況，且數(shù)據(jù)不正態(tài)或者方差不齊時，可使用非參數(shù)檢驗。

5、 影響關系研究

相關分析用于研究定量數(shù)據(jù)之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區(qū)分XY，但分析數(shù)據(jù)均要為定量數(shù)據(jù)。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析后進行，用于研究影響關系情況，其中X通常為定量數(shù)據(jù)（也可以是定類數(shù)據(jù)，需要設置成啞變量），Y一定為定量數(shù)據(jù)。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變量與多個因變量的影響關系情況，可選擇路徑分析。

二、常用的數(shù)據(jù)處理方法

前面所述的各種放射性測量方法，包括航空γ能譜測量，地面γ能譜測量和氡及其子體的各種測量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。數(shù)據(jù)處理工作量大的是航空γ能譜測量。

（一）數(shù)據(jù)的光滑

為了減少測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計漲落影響及地面偶然因素的影響，對原始測量數(shù)據(jù)進行光滑處理。消除隨機影響。

放射性測量數(shù)據(jù)光滑，最常用的光滑方法是多項式擬合移動法。在要光滑測量曲線上任取一點，并在該點兩邊各取m個點，共有2m+1點；用一個以該點為中心的q階多項式對這一曲線段作最小二乘擬合，則該多項式在中心點的值，即為平滑后該點的值。用此法逐點處理，即得光滑后的曲線，光滑計算公式（公式推導略）為

核輻射場與放射性勘查

式中：y_i+j、為第i點光滑前后的值；為系數(shù)；為規(guī)范化常數(shù)。

五點光滑的二次多項式的具體光滑公式為

核輻射場與放射性勘查

如果一次光滑不夠理想，可以重復進行1～2次，但不宜過多重復使用。

光滑方法，還有傅里葉變換法，以及多點平均值法，多點加權平均值法等。

使用那種方法選定之后，一般都通過編程存入計算機，進行自動化處理。

圖7-2-1是美國東得克薩斯州一個油田上的航空γ放射性異常中的兩條剖面圖（A-B和B-C）。經(jīng)過光滑處理后，低值連續(xù)，清晰明顯，與油田對應的位置較好。說明四個油藏都在鈾（w（U））和鉀（w（K））的低值位置。

圖7-2-1 美國東得克薩斯油田航空γ放射性異常剖面圖

（二）趨勢面分析方法

趨勢分析主要反映測量變量在大范圍（區(qū)域）連續(xù)變化的趨勢。在原始數(shù)據(jù)中常含有許多隨機誤差和局部點異常，直觀反映是測量曲線上下跳動或小范圍突變。使用趨勢分析處理是為了得到研究區(qū)域輻射場的總體分布趨勢。

趨勢面分析，實質(zhì)上是利用多元回歸分析，進行空間數(shù)據(jù)擬合。根據(jù)計算方法不同，又可分為圖解法趨勢面分析和數(shù)學計算法趨勢面分析。圖解法趨勢面分析的基本思路是對觀測數(shù)據(jù)采用二維方塊取平均值法，或滑動平均值法計算趨勢值。方塊平均值法是對每一方塊內(nèi)的數(shù)據(jù)取平均值，作為該方塊重心點的趨勢值?；瑒悠骄捣ㄊ窃O想一個方框，放在測區(qū)數(shù)據(jù)分布的平面圖上，把落在方框內(nèi)的測點數(shù)據(jù)取平均值，記在方框中心上，最后得到趨勢面等值圖。一般講做一次是不夠的，需要如此重復3～9次。一般都有專門程序可供使用（不作詳述）。如圖7-1-14（a）為原始數(shù)據(jù)等值圖，中間有許多呈點狀高值或低值分布，經(jīng)過四次趨勢面分析之后可以清楚地看出三個低值異常區(qū)。

計算法趨勢面分析是選定一個數(shù)學函數(shù)，對觀測數(shù)據(jù)進行擬合，給出一個曲線。擬合函數(shù)常用的有多項式函數(shù)，傅里葉級數(shù)，三角函數(shù)以及指數(shù)函數(shù)的多項式函數(shù)等。目前以二維多項式函數(shù)應用最多。

（三）巖性影響及其校正分析

不同巖石、不同土壤中放射性核素含量是有差別，有的相差還比較大，有的相差甚至超過10%～20%。這是油田放射性測量的主要影響因素。

一個測區(qū)可能出現(xiàn)不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上測量結(jié)果校正到同一水平（叫歸一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三種方法。

1.確定土壤核素含量的歸一化方法

利用γ能譜測量資料，根據(jù)測區(qū)地質(zhì)圖或土壤分布圖，分別統(tǒng)計總道的總計數(shù)率和鈾、釷、鉀含量的平均值。然后進行逐點校正，即逐點減去同類土壤的平均值，其剩余值即為異常值。

核輻射場與放射性勘查

式中：分別為第 i類土壤中測點 j的總計數(shù)和鈾、釷、鉀含量。分別為i類土壤的平均總計數(shù)和鈾、釷、鉀的平均值。分別為扣除各類土壤平均值后的剩余值，即為各測點不同土壤校正后的歸一化的油田的放射性異常。根據(jù)需要可以用來繪制平面剖面圖或等值線圖，即為經(jīng)過不同巖性（土壤）校正后的油田放射性異常圖。

這個方法的缺點是計算工作量較大。

2.用釷歸一化校正鈾、鉀含量

對自然界各種巖石中的釷、鈾、鉀含量的相關性研究（D.F.Saundr，1987），發(fā)現(xiàn)它們的含量具有很好的相關性（表7-2-2）；而且隨巖性不同含量確有相應的增加或減小，據(jù)此可以利用釷的含量計算鈾和鉀的含量。釷有很好的化學穩(wěn)定性，釷在地表環(huán)境條件下基本不流失。因此，利用釷含量計算出來的鈾、鉀含量，應當是與油藏存在引起的鈾、鉀

表7-2-2 幾種巖石的釷、鈾、鉀含量

異常無關的正常值。用每點實測的鈾、鉀，減去計算的正常值，那么每個測點的鈾、鉀剩余值（差值）應當是油氣藏引起的異常值。這樣就校正了巖性（土壤）變化的影響。

對于航空γ能譜測量的總道計數(shù)率，也同樣可以用釷含量（或計數(shù)率）歸一化校正總道計數(shù)率，效果也非常好。

具體方法如下。

1）對鈾、鉀的歸一化校正。

2）根據(jù)航空γ能譜測量或地面γ能譜測量數(shù)據(jù)，按測線計算鈾、釷、鉀含量。根據(jù)巖石（土壤）中釷與鈾，釷與鉀的相關關系（表7-2-1），認為鈾和釷存在線性關系，鉀和釷存在對數(shù)線性關系，于是建立相應的擬合關系式。

核輻射場與放射性勘查

式中：A、B、A′、B′為回歸系數(shù)（對每個測區(qū)得到一組常數(shù)）；w_i（Th）為測點i實測的釷含量；w_點i（U）、w_點i（K）為i點由釷含量計算的鈾、鉀含量。

計算每個測點的鈾、鉀剩余值：

核輻射場與放射性勘查

式中：w_i（U）、w_i（K）為測點i的實測值。剩余值Δw_i（U）和Δw_i（K）為油藏引起的異常值。

南陽-泌陽航空γ能譜測區(qū)，測得的釷、鈾、鉀含量，按釷含量分間隔，計算其平均值，列于表7-2-3。根據(jù)此表中數(shù)據(jù)，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：

核輻射場與放射性勘查

表7-2-3 南陽-泌陽航空γ能譜計算的釷、鈾、鉀

3）對總道γ計數(shù)率的歸一化校正。釷比較穩(wěn)定，可以認為與油氣藏形成的放射性異常無關。經(jīng)研究得知，原巖的總道計數(shù)率（I_點i）與釷含量的對數(shù)值存在近似的線性關系，即

核輻射場與放射性勘查

根據(jù)γ能譜實測數(shù)據(jù)求得實測i點的總道計數(shù)率（I_i）與I_點i的差值：

核輻射場與放射性勘查

即為消除巖性影響的，由油氣藏引起的γ總計數(shù)率異常值。

圖7-2-2 釷歸一化校正巖性影響的結(jié)果

圖7-2-2為任丘雙河油田，兩條測線（1100線和11010線）。用釷歸一化法，消除巖性影響的結(jié)果。油田邊界高值和油田上方低值，除鉀11010線外都比較明顯清晰。與已知油田邊界基本一致。

三、常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產(chǎn)品的銷售額較低的原因，用公式法分解

二、對比分析

對比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數(shù)據(jù)沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，使用頻繁，經(jīng)常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的銷售額還是趕超。

三、A/Btest

A/Btest，是將Web或App界面或流程的兩個或多個版本，在同一時間維度，分別讓類似訪客群組來訪問，收集各群組的用戶體驗數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)，最后分析評估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）現(xiàn)狀分析并建立假設：分析業(yè)務數(shù)據(jù)，確定當前最關鍵的改進點，作出優(yōu)化改進的假設，提出優(yōu)化建議；比如說我們發(fā)現(xiàn)用戶的轉(zhuǎn)化率不高，我們假設是因為推廣的著陸頁面帶來的轉(zhuǎn)化率太低，下面就要想辦法來進行改進了

（2）設定目標，制定方案：設置主要目標，用來衡量各優(yōu)化版本的優(yōu)劣；設置輔助目標，用來評估優(yōu)化版本對其他方面的影響。

（3）設計與開發(fā)：制作2個或多個優(yōu)化版本的設計原型并完成技術實現(xiàn)。

（4）分配流量：確定每個線上測試版本的分流比例，初始階段，優(yōu)化方案的流量設置可以較小，根據(jù)情況逐漸增加流量。

（5）采集并分析數(shù)據(jù)：收集實驗數(shù)據(jù)，進行有效性和效果判斷：統(tǒng)計顯著性達到95%或以上并且維持一段時間，實驗可以結(jié)束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統(tǒng)計顯著性不能達到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗。

（6）最后：根據(jù)試驗結(jié)果確定發(fā)布新版本、調(diào)整分流比例繼續(xù)測試或者在試驗效果未達成的情況下繼續(xù)優(yōu)化迭代方案重新開發(fā)上線試驗。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅(qū)動的思維，常與產(chǎn)品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如，下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

高點擊率高轉(zhuǎn)化的廣告，說明人群相對精準，是一個高效率的廣告。高點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，說明點擊進來的人大多被廣告吸引了，轉(zhuǎn)化低說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾有些不符。高轉(zhuǎn)化低點擊的廣告，說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾符合程度較高，但需要優(yōu)化廣告內(nèi)容，吸引更多人點擊。低點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告，可以放棄了。還有經(jīng)典的RFM模型，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

象限法的優(yōu)勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特征的事件進行歸因分析，總結(jié)其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優(yōu)化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略，例如RFM客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發(fā)展客戶、重點保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。給重點發(fā)展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務、個性化服務、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產(chǎn)品，或一些優(yōu)惠措施來吸引他們回歸。

五、帕累托分析

帕累托法則，源于經(jīng)典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數(shù)據(jù)分析中，則可以理解為20%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了80%的效果需要圍繞這20%的數(shù)據(jù)進行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數(shù)據(jù)。二八法是抓重點分析，適用于任何行業(yè)。找到重點，發(fā)現(xiàn)其特征，然后可以思考如何讓其余的80%向這20%轉(zhuǎn)化，提高效果。

一般地，會用在產(chǎn)品分類上，去測量并構建ABC模型。比如某零售企業(yè)有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那么哪些SKU是重要的呢，這就是在業(yè)務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產(chǎn)品SKU作為維度，并將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，并計算截止當前產(chǎn)品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

百分比在 70%（含）以內(nèi)，劃分為 A 類。百分比在 70~90%（含）以內(nèi)，劃分為 B 類。百分比在 90~100%（含）以內(nèi)，劃分為 C 類。以上百分比也可以根據(jù)自己的實際情況調(diào)整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產(chǎn)品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻80%利潤的客戶是哪些，占比多少。假設有20%，那么在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉(zhuǎn)化率這些有變化和一定流程的分析中。

上圖是經(jīng)典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉(zhuǎn)化成購買這整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率則就是指用數(shù)據(jù)指標來量化每一個步驟的表現(xiàn)。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個步驟的表現(xiàn)，最后通過異常的數(shù)據(jù)指標找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，優(yōu)化該步驟，最終達到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉(zhuǎn)化，我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉(zhuǎn)化，尋找每個層級的可優(yōu)化點。對于沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉(zhuǎn)化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

還有經(jīng)典的黑客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產(chǎn)品運營中比較常見的一個模型，結(jié)合產(chǎn)品本身的特點以及產(chǎn)品的生命周期位置，來關注不同的數(shù)據(jù)指標，最終制定不同的運營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環(huán)節(jié)，可以進行數(shù)據(jù)的橫向和縱向?qū)Ρ?，從而發(fā)現(xiàn)對應的問題，最終進行不斷的優(yōu)化迭代。

七、路徑分析

用戶路徑分析追蹤用戶從某個開始事件直到結(jié)束事件的行為路徑，即對用戶流向進行監(jiān)測，可以用來衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達成業(yè)務目標，引導用戶更高效地完成產(chǎn)品的最優(yōu)路徑，最終促使用戶付費。如何進行用戶行為路徑分析？

（1）計算用戶使用網(wǎng)站或APP時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉(zhuǎn)化，通過數(shù)據(jù)，真實地再現(xiàn)用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產(chǎn)品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產(chǎn)品首頁的用戶后，有多大比例的用戶進行了搜索，有多大比例的用戶訪問了分類頁，有多大比例的用戶直接訪問的商品詳情頁。

（3）進行路徑優(yōu)化分析。例如：哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失。

（4）通過路徑識別用戶行為特征。例如：分析用戶是用完即走的目標導向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進行細分。通常按照APP的使用目的來對用戶進行分類。如汽車APP的用戶可以細分為關注型、意向型、購買型用戶，并對每類用戶進行不同訪問任務的路徑分析，比如意向型的用戶，他進行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什么問題。還有一種方法是利用算法，基于用戶所有訪問路徑進行聚類分析，依據(jù)訪問路徑的相似性對用戶進行分類，再對每類用戶進行分析。

以電商為例，買家從登錄網(wǎng)站／APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

用戶行為路徑圖示例：

八、留存分析

用戶留存指的是新會員/用戶在經(jīng)過一定時間之后，仍然具有訪問、登錄、使用或轉(zhuǎn)化等特定屬性和行為，留存用戶占當時新用戶的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分為三類，以登錄行為認定的留存為例：

第一種 日留存，日留存又可以細分為以下幾種：

（1）次日留存率：（當天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（2）第3日留存率：（第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（3）第7日留存率：（第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（4）第14日留存率：（第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

（5）第30日留存率：（第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

第二種 周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。

第三種 月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對于第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數(shù)。留存率是針對新用戶的，其結(jié)果是一個矩陣式半面報告（只有一半有數(shù)據(jù)），每個數(shù)據(jù)記錄行是日期、列為對應的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

九、聚類分析

聚類分析屬于探索性的數(shù)據(jù)分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。聚類結(jié)果要求組內(nèi)對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以借助聚類分析來解決，比如，網(wǎng)站的信息分類問題、網(wǎng)頁的點擊行為關聯(lián)性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（Spectral Clustering），層次聚類（Hierarchical Clustering）。以最為常見的K-means為例，如下圖：

可以看到，數(shù)據(jù)可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質(zhì)。顯然，聚類分析是一種無監(jiān)督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數(shù)據(jù)進行聚類后并得到簇后，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結(jié)果。

四、實驗數(shù)據(jù)分析處理有什么方法?

1、數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或者刪除離群點，并且解決不一致性來進行“清理數(shù)據(jù)”。

2、數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成過程將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。

3、數(shù)據(jù)規(guī)約

數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。

4、數(shù)據(jù)變換

通過變換使用規(guī)范化、數(shù)據(jù)離散化和概念分層等方法，使得數(shù)據(jù)的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數(shù)據(jù)變換操作是提升數(shù)據(jù)挖掘效果的附加預處理過程。

以上就是關于處理數(shù)據(jù)的方法有哪些相關問題的回答。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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