(完整版)常用数据分析方法论

数据分析方法五种数据分析是指通过对已有数据的收集、整理、加工和统计等一系列过程，来获取其中的有用信息并进行理解和解释的过程。

在现代社会的各行各业中，数据分析被广泛应用于帮助决策、改善业务流程和优化资源配置等方面。

本文将介绍五种常用的数据分析方法，包括描述统计、推断统计、数据挖掘、机器学习和时间序列分析。

一、描述统计描述统计是数据分析中最基本的方法之一，其目的在于通过计算、整理和展示数据的基本统计特征，帮助我们对数据集进行初步的了解。

描述统计常用的指标有：均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。

常用的描述统计方法有：1. 均值均值是指所有数据的算术平均数，用于表示数据的集中趋势。

通过计算所有数据的总和再除以数据的个数，即可得到均值。

2. 中位数中位数是指将数据按照大小排列后，处于中间位置的数值。

如果数据有偶数个，则取中间两个数的均值作为中位数。

3. 众数众数是指数据集中出现次数最多的数值。

一个数据集可以有一个或多个众数。

4. 标准差标准差是衡量数据离散程度的指标。

标准差越大，表示数据的离散程度越大；标准差越小，表示数据的离散程度越小。

5. 方差方差是标准差的平方，用于衡量数据与均值差异的平方。

6. 四分位数四分位数将数据分为四个等份，分别是最小值、25%分位数、50%分位数（中位数）和75%分位数。

四分位数可以帮助我们了解数据的分布情况。

二、推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体数据进行估计和假设检验的方法。

推断统计的目的在于通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和关系。

常用的推断统计方法有：1. 抽样抽样是指从总体中随机选择一部分样本，然后对样本进行分析和推断。

通过合理和随机的抽样方法，可以保证样本具有代表性。

2. 参数估计参数估计是通过对样本数据进行分析，对总体数据的参数进行估计。

常用的参数估计方法有点估计和区间估计。

3. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，来验证某个关于总体的假设是否成立。

常用数据分析方法论数据分析是一项日益重要的技能，它在各个领域都扮演着关键的角色。

无论是科学研究、商业决策还是社会政策制定，数据分析都是获取洞见和支持决策的基础。

在进行数据分析时，一些常用的方法论能够帮助我们更好地理解和利用数据。

本文将介绍一些常见的数据分析方法论，让我们能够更加灵活地运用数据进行分析。

1. 数据收集与整理在进行数据分析时，首先需要收集和整理数据。

数据收集可以通过调查问卷、实验设计、观察或抓取网络数据等方式进行。

数据整理则包括数据清洗、变量选择、缺失数据处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。

数据收集与整理是数据分析的基础，只有数据质量好，才能保证后续分析结果的可靠性。

2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行初步概括和描述的方法。

它可以通过计算均值、中位数、众数、标准差等指标来描述数据的集中趋势和离散程度。

描述性统计分析还可以通过绘制图表来展示数据的分布情况，如直方图、饼图、箱线图等。

描述性统计分析有助于我们对数据进行初步认识和理解。

3. 探索性数据分析探索性数据分析（EDA）是一种通过可视化和统计方法来探索数据的方法。

与描述性统计分析相比，EDA不仅仅是对数据进行概括，还试图发现潜在的模式、关系和异常。

EDA可以通过绘制散点图、线图、箱线图等图表来探索变量之间的关系，还可以使用聚类、主成分分析等方法来发现数据中的群组和特征。

EDA可以帮助我们深入了解数据，提取有价值的信息。

4. 验证性数据分析验证性数据分析（CDA）是用来验证假设和模型的方法。

在进行CDA时，我们首先建立一个假设或模型，然后采用合适的统计方法对数据进行分析，以判断假设是否成立或模型是否合理。

CDA包括假设检验、回归分析、方差分析等方法。

通过CDA，我们可以对现象进行量化和验证，从而做出有科学依据的结论。

5. 预测性数据分析。

常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。

描述统计分析是对数据进行整体性描述的一种方法，它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的一般特征。

这种方法适用于对数据的整体情况进行了解，但并不能深入挖掘数据背后的规律。

2. 统计推断分析。

统计推断分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据的特征进行估计和推断的方法。

通过统计推断分析，我们可以通过样本数据推断出总体数据的一些特征，例如总体均值、总体比例等。

3. 回归分析。

回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法，通过建立回归模型来描述两者之间的函数关系。

回归分析可以用于预测和探索自变量对因变量的影响程度，是一种常用的数据分析方法。

4. 方差分析。

方差分析是用来比较两个或多个样本均值是否有显著差异的一种方法。

通过方差分析，我们可以判断不同因素对总体均值是否有显著影响，是一种常用的比较分析方法。

5. 聚类分析。

聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别的一种方法，目的是使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，是一种常用的探索性分析方法。

6. 因子分析。

因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法，通过找出共性因子和特殊因子来揭示变量之间的内在联系。

因子分析可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，是一种常用的数据降维方法。

7. 时间序列分析。

时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法，通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行分解，来揭示数据的规律和趋势。

时间序列分析可以用于预测未来的数据走向，是一种常用的预测分析方法。

8. 生存分析。

生存分析是研究个体从某一特定时间点到达特定事件的时间长度的一种方法，它可以用于研究生存率、生存曲线等生存相关的问题。

生存分析可以帮助我们了解个体生存时间的分布情况，是一种常用的生存数据分析方法。

总结，以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其特定的应用场景和优势，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的方法进行分析，以期得到准确、有用的分析结果。

常用数据分析方法论-—摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用:●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系●为后续数据分析的开展指引方向●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论SWOT……5W2H时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则……PEST分析法PEST分析理论主要用于行业分析PEST分析法用于对宏观环境的分析。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。

此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：5W2H分析法5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。

利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。

逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关.（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。

）逻辑树分析法在利润分析中的应用：4P营销理论4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析4P营销理论在公司业务分析中的应用：用户行为理论用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析用户使用行为：认知——熟悉——试用--使用-—忠诚利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：。

常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。

描述统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要通过对数据的描述性指标进行分析，例如平均数、中位数、标准差等，来揭示数据的一般特征。

描述统计分析可以帮助我们对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行直观的了解。

2. 相关分析。

相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关程度。

相关分析可以帮助我们发现变量之间的内在联系，对于了解变量之间的影响关系非常有帮助。

3. 回归分析。

回归分析是一种用来研究变量之间因果关系的方法，它可以帮助我们建立变量之间的数学模型，从而预测或解释一个变量对另一个变量的影响。

回归分析在实际应用中非常广泛，可以用来预测销售额、市场需求等。

4. 方差分析。

方差分析是一种用来比较多个样本均值是否相等的方法，它可以帮助我们判断不同因素对于结果的影响是否显著。

方差分析在实验设计和质量控制中有着重要的应用，可以帮助我们找出影响结果的关键因素。

5. 聚类分析。

聚类分析是一种用来将数据样本划分为若干个类别的方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律。

聚类分析在市场细分、客户分类等领域有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解不同群体的特征和需求。

6. 因子分析。

因子分析是一种用来研究变量之间的潜在结构和关系的方法，它可以帮助我们发现变量之间的共性因素和特点。

因子分析在市场调研和心理学领域有着重要的应用，可以帮助我们理解变量之间的内在联系。

7. 时间序列分析。

时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们发现数据随时间变化的规律和趋势。

时间序列分析在经济预测、股票走势预测等领域有着广泛的应用，可以帮助我们做出未来的预测和规划。

8. 生存分析。

生存分析是一种用来研究个体生存时间和生存概率的方法，它可以帮助我们了解个体生存的规律和影响因素。

生存分析在医学研究和风险评估中有着重要的应用，可以帮助我们预测个体的生存时间和风险。

常用的8种数据分析方法1. 描述性统计分析。

描述性统计分析是数据分析中最基本的方法之一，它通过对数据的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差）进行分析，帮助我们了解数据的分布情况，对数据进行初步的概括和描述。

2. 相关性分析。

相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关性强弱。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而为进一步的分析和决策提供依据。

3. 回归分析。

回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。

通过回归分析，我们可以建立数学模型来预测因变量的取值，或者分析自变量对因变量的影响程度，帮助我们理解变量之间的因果关系。

4. 时间序列分析。

时间序列分析是研究时间序列数据的一种方法，它可以帮助我们了解数据随时间变化的规律和趋势。

时间序列分析可以用于预测未来的趋势，检测周期性变化，以及分析时间序列数据中的特殊事件和异常情况。

5. 聚类分析。

聚类分析是一种无监督学习的方法，它可以将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的相似度较低。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，对数据进行分类和整理。

6. 因子分析。

因子分析是一种多变量分析方法，它可以帮助我们发现多个变量之间的潜在关联性，找出共同的因子或者维度。

因子分析可以帮助我们简化数据，减少变量的数量，从而更好地理解数据背后的信息。

7. 决策树分析。

决策树分析是一种用来进行分类和预测的方法，它通过构建决策树模型来对数据进行分类和预测。

决策树分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系，进行决策规则的推断，从而为决策提供支持。

8. 关联规则分析。

关联规则分析是一种用来发现数据中的频繁模式和关联规则的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在关联关系，从而为市场营销、商品推荐等方面提供支持。

以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其独特的特点和适用范围，希望这些方法能够对大家在数据分析工作中有所帮助。

16种常用数据分析方法数据分析是一种关键的技能，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出正确的决策。

在这篇文章中，我将介绍16种常用的数据分析方法。

1. 描述性统计分析：描述性统计分析通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数）和离散度（如标准差、方差）来总结和解释数据的特征。

2. 相关分析：相关分析用于确定两个或多个变量之间的关系强度和方向。

相关系数范围从-1到1，其中正相关表示变量随着增加而增加，负相关表示变量随着增加而减少。

3. 回归分析：回归分析用于建立一个模型，预测一个或多个解释变量对因变量的影响。

它可以帮助我们了解变量之间的因果关系。

4. 平均数检验：平均数检验用于确定两个或多个样本的平均值是否存在显着差异。

它可以帮助我们判断不同组别之间是否存在显著性差异。

5. T检验：T检验用于确定两个样本均值之间是否存在显着差异。

它适用于小样本和未知总体标准差。

6. 方差分析：方差分析用于确定多个样本均值之间是否存在显着差异。

它可以帮助我们比较多个组别之间的平均值。

7. 卡方检验：卡方检验用于确定观察值与理论期望值之间的差异是否显著。

它常用于分析分类数据。

8. 因子分析：因子分析用于确定多个变量之间的隐藏关系，并将它们组合成更少的变量。

9. 聚类分析：聚类分析用于将观察值划分为相似的组，以便更好地理解数据的结构。

10. 时间序列分析：时间序列分析用于预测未来数据点的趋势和模式。

它可以帮助我们做出长期决策。

11. 生存分析：生存分析用于分析时间到事件发生的概率。

它常用于医学和生物学研究中。

12. 概率分布分析：概率分布分析用于确定数据是否符合某种特定的概率分布。

它可以帮助我们判断数据的特征。

13. 决策树分析：决策树分析通过树状图展示不同决策路径的结果概率。

它可以帮助我们做出复杂决策。

14. 置信区间分析：置信区间分析用于确定参数估计的不确定性范围。

它可以帮助我们评估数据的可靠性。

15. 多元分析：多元分析用于同时考虑多个解释变量对因变量的影响。

9种常用的数据分析方法一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解二、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。

对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于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，最后的销售额还是赶超。

三、A/BtestA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。

A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。

16种常用数据分析方法一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、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。

二、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。

1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

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股性假设（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。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；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，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。

数据统计与分析的常用方法(方法最全最详细)数据统计和分析是现代社会中非常重要的一部分，它可以帮助我们理解数据背后的趋势和模式，并作出正确的决策。

以下是一些常用的数据统计和分析方法：1. 描述统计方法描述统计方法旨在对数据进行总结和描述，以便更好地理解数据集的特点。

常见的描述统计方法包括：- 平均值（mean）：计算数据的平均值，可以反映整体趋势。

- 中位数（median）：将数据按大小排序后，位于中间的值，可以反映数据的中心位置。

- 众数（mode）：出现频率最高的值，可以反映数据的集中趋势。

- 标准差（standard deviation）：衡量数据的离散程度，值越大表示数据越分散。

2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过可视化和统计方法来了解数据集的特征和结构的方法。

常见的EDA方法包括：- 直方图（histogram）：用于展示数据的分布情况。

- 散点图（scatter plot）：用于探索两个变量之间的关系。

- 箱线图（box plot）：用于显示数据的五数概括，可以检测离群值。

3. 假设检验假设检验是一种用于检验统计假设的方法，帮助我们判断某些观察到的差异是否具有统计学意义。

常见的假设检验方法包括：- 学生t检验（t-test）：用于比较两个样本均值之间的差异。

- 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值之间的差异。

- 卡方检验（chi-square test）：用于比较分类变量之间的关联性。

4. 回归分析回归分析用于建立变量之间的关系模型，帮助预测一个变量对其他变量的影响。

常见的回归分析方法包括：- 线性回归（linear regression）：建立线性关系模型。

- 逻辑回归（logistic regression）：处理二分类问题的回归模型。

- 多项式回归（polynomial regression）：处理非线性关系的回归模型。

以上是一些常用的数据统计与分析方法，它们可以帮助我们深入了解数据并从中得出有价值的信息。