數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種（數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種）

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)處理分析方法有幾種的問題，以下是小編對(duì)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(chǔ)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(diǎn)：雖然周期性分析主要針對(duì)時(shí)間序列，但不全是，例如公眾號(hào)的文章閱讀走勢(shì)不僅和日期（工作日或周末）相關(guān)，也和文章類型相關(guān)。

例如：銷售中3,6,9,12月，由于績(jī)效考核出現(xiàn)的峰值

            重點(diǎn)節(jié)假日對(duì)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(shí)間維度，根據(jù)分析的需求，可從年（同環(huán)比，業(yè)績(jī)達(dá)成、和行業(yè)趨勢(shì)對(duì)比），月（淡旺季、銷售進(jìn)度、生產(chǎn)預(yù)測(cè)），周（一般較少），日（工作日，非工作日的差異分析），時(shí)（時(shí)間分布，工作時(shí)段，上下班高峰，晚上，主要和大眾消費(fèi)行為分析相關(guān)）進(jìn)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(shí)間的變化，通過時(shí)間軸+指標(biāo)走勢(shì)組合出來的。這種分析對(duì)快消品或者產(chǎn)品迭代速度很快的商品（典型如手機(jī)）是比較重要的，可以用于監(jiān)控產(chǎn)品的市場(chǎng)表現(xiàn)，對(duì)照市場(chǎng)活動(dòng)可以量化活動(dòng)效果以及產(chǎn)品線的經(jīng)營(yíng)情況，如持續(xù)跟進(jìn)，則可針對(duì)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(lǐng)域的一個(gè)非常致命的核心問題：“到底指標(biāo)是多少，才算好”。

平均數(shù)是一個(gè)非常常用的數(shù)據(jù)維度，但是單一維度，并不能充分評(píng)價(jià)好壞。例如考核銷售，如果只考核業(yè)務(wù)銷售業(yè)績(jī)，那么業(yè)務(wù)人員一定會(huì)傾向賣利潤(rùn)低的引流產(chǎn)品。那種利潤(rùn)高，價(jià)格高，不容易賣的利潤(rùn)型產(chǎn)品就沒人賣了，最后銷售越多，公司的利潤(rùn)反而下降了。這個(gè)時(shí)候通過兩個(gè)維度：銷售規(guī)模和銷售利潤(rùn)，構(gòu)建交叉矩陣，就能將業(yè)務(wù)業(yè)績(jī)進(jìn)行更有效的區(qū)分。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，一個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)，10名銷售一個(gè)月內(nèi)開發(fā)的客戶數(shù)量，產(chǎn)生的總業(yè)績(jī)用矩陣分析法進(jìn)行分析（具體數(shù)據(jù)略）：

第一步：先對(duì)客戶數(shù)量、業(yè)績(jī)求平均值

第二步：利用平均值，對(duì)每個(gè)銷售人員的客戶數(shù)量、業(yè)績(jī)進(jìn)行分類

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

矩陣分析把關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)拆分為兩個(gè)維度，每個(gè)維度進(jìn)行高低分類，進(jìn)而可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)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(gè)場(chǎng)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(shí)候，一般出現(xiàn)極大/極小值的時(shí)候，可以用： 分層分析法 。

二：兩個(gè)指標(biāo)高度相關(guān)的時(shí)候，例如用戶消費(fèi)金額與消費(fèi)頻次，兩個(gè)指標(biāo)天生高度相關(guān)，此時(shí)數(shù)據(jù)分布會(huì)集中在某一個(gè)或兩個(gè)區(qū)域，矩陣分析法的業(yè)務(wù)解讀能力接近0，可采用 相關(guān)分析法

3.結(jié)構(gòu)分析

What： 結(jié)構(gòu)分析是將分析的目標(biāo)，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(jí)級(jí)的分解，分解之后可以更好的看出影響銷售業(yè)績(jī)的影響因素在哪個(gè)位置。

 結(jié)構(gòu)分析可以有多個(gè)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(jìn)行拆解，也可用從業(yè)務(wù)形態(tài)拆解

How：如何進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析？

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

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

第三步：跟蹤關(guān)鍵指標(biāo)的走勢(shì)，了解指標(biāo)結(jié)構(gòu)變化情況

第四步：在關(guān)鍵指標(biāo)出現(xiàn)明顯上升/下降的時(shí)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(yīng)對(duì) 平均值失效 的場(chǎng)景。典型的平均值失效例如平均工資，很多人都被“代表”。這個(gè)時(shí)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(jìn)行分析時(shí)就比較清楚了。業(yè)內(nèi)也有一些不同的叫法，比如應(yīng)用于商品的，叫ABC分類，應(yīng)用于用戶的，叫用戶分層，應(yīng)用于業(yè)務(wù)的，叫二八法則。本質(zhì)都是一回事。

How：如何進(jìn)行分層分析

1.明確分層對(duì)象和分層指標(biāo)

    例如：想?yún)^(qū)分用戶消費(fèi)力，分層對(duì)象就是：用戶，分層指標(biāo)就是：消費(fèi)金額

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

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

2.查看數(shù)據(jù)，確認(rèn)是否需要分層。分層是應(yīng)對(duì)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(shè)定分層的層級(jí)。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(jī)分層為例，可以先從高到低排序，然后把累積業(yè)績(jī)占80%的人選出來，作為“第1層級(jí)（優(yōu)等）”，其他的歸為“第2層級(jí)（次等）”。有時(shí)如果顆粒度不夠，也可以用“二四六八十”法則”。

如何應(yīng)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(dǎo)業(yè)務(wù)，從人海戰(zhàn)術(shù)向精兵簡(jiǎn)政思考。

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

應(yīng)用 ：客戶分析，目前系統(tǒng)中客戶超5000個(gè)，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(duì)這5000個(gè)客戶進(jìn)行分層，分層的方式通過年銷售規(guī)模，可以按照累計(jì)規(guī)模排序，一般采用4-6個(gè)層級(jí)，每個(gè)層級(jí)可以給一個(gè)標(biāo)簽。例如王者客戶，腰部客戶，mini客戶等。分層后，便可以針對(duì)性的進(jìn)行分析，例如客戶層級(jí)的銷售占比，變動(dòng)，各層級(jí)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(bǔ)充）

6.指標(biāo)拆解（待補(bǔ)充）

7.相關(guān)性分析（待補(bǔ)充）

What ：兩個(gè)（或多個(gè)）因素之間的關(guān)系。例如員工人數(shù)與銷售額，市場(chǎng)推廣與銷售業(yè)績(jī)，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(guān)系是什么，如何產(chǎn)品影響的，可以通相關(guān)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(guān)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(guān)系不太大，主要看你是否能打動(dòng)他

How ：兩種聯(lián)系：直接關(guān)系，間接關(guān)系

直接關(guān)系 ：整體指標(biāo)與部分指標(biāo)的關(guān)系——結(jié)構(gòu)分析，例如銷售業(yè)績(jī)與各中心的業(yè)績(jī)

                  主指標(biāo)與子指標(biāo)的關(guān)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(guān)系——漏斗分析：例如銷售目標(biāo)和項(xiàng)目覆蓋率，儲(chǔ)備率，簽約等因素間的關(guān)系

        聯(lián)系中，指標(biāo)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(dòng)，則需要關(guān)注，這可能是問題所在

間接關(guān)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(jìn)而銷售額上升。

                  由于關(guān)系非顯性，需要通過處理進(jìn)行評(píng)價(jià)，常用的就是散點(diǎn)圖和excel中的相關(guān)系數(shù)法

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

注意：相關(guān)性分析也存在很大的局限。主要體現(xiàn)在相關(guān)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(guó)近十年GDP的增速高度相關(guān)，然后這兩者間并沒有什么實(shí)質(zhì)性的聯(lián)系。此次相關(guān)性分析過程中一定注意要找到關(guān)聯(lián)的邏輯自洽。

8.標(biāo)簽分析（待補(bǔ)充）

9.

二、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

一、描述統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、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(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)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(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、假設(shè)檢驗(yàn)

1、參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)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(duì)一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

1）U驗(yàn)  使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn) 使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

A  單樣本t檢驗(yàn)：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(biāo)準(zhǔn)值)有無差別；

B  配對(duì)樣本t檢驗(yàn)：當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí)，且兩個(gè)樣本可以配對(duì)，同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似；

C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用。

2、非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)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(jìn)行檢驗(yàn)。

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(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

三、信度分析

檢査測(cè)量的可信度，例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。

分類：

1、外在信度：不同時(shí)間測(cè)量時(shí)量表的一致性程度，常用方法重測(cè)信度

2、內(nèi)在信度；每個(gè)量表是否測(cè)量到單一的概念，同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)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(duì)于二維表，可進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，對(duì)于三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯(lián)表分析還包括配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。

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(duì)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(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān)，即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量；

2、復(fù)相關(guān) ：三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)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(chǎng)合，當(dāng)假定其他變量不變時(shí)，其中兩個(gè)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(dú)立的隨機(jī)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(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)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(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3、多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)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(jī)因素，使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)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(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)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(gè)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(gè)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(yàn)： 觀測(cè)值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布

B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷：尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度、方差擴(kuò)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(duì)因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)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(jì)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(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

1、性質(zhì)分類：

Q型聚類分析：對(duì)樣本進(jìn)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(jì)量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對(duì)距離等

R型聚類分析：對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類處理，又稱指標(biāo)聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)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(biāo)聚類，一般用系統(tǒng)聚類法來聚類指標(biāo)，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(cuò)判的事例最少，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品，判斷它來自哪個(gè)總體

2、與聚類分析區(qū)別

1）聚類分析可以對(duì)樣本逬行分類，也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類；而判別分析只能對(duì)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(duì)樣本進(jìn)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(duì)樣本進(jìn)行分類

3、進(jìn)行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別準(zhǔn)則來分類，即樣本與哪個(gè)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(zhǔn)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(jìn)，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時(shí)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(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量，并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)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(cè)變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)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(jì)分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個(gè)原始變量?jī)?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(jì)方法

用途：

1）減少分析變量個(gè)數(shù)

2）通過對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系探測(cè)，將原始變量進(jìn)行分類

十二、時(shí)間序列分析

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問題；時(shí)間序列通常由4種要素組成：趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。

主要方法：移動(dòng)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(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法

1、包含內(nèi)容：

1）描述生存過程，即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律

2）比較生存過程，即研究?jī)山M或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律，并進(jìn)行比較

3）分析危險(xiǎn)因素，即研究危險(xiǎn)因素對(duì)生存過程的影響

4）建立數(shù)學(xué)模型，即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來。

2、方法：

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

2）非參數(shù)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)分組變量各水平所對(duì)應(yīng)的生存曲線是否一致，對(duì)生存時(shí)間的分布沒有要求，并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)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(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法

4）參數(shù)模型回歸分析：已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí)，擬合相應(yīng)的參數(shù)模型，更準(zhǔn)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(gè)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(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績(jī)表現(xiàn)指標(biāo)）之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)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(duì)少數(shù)幾對(duì)綜合變量之間的簡(jiǎn)單線性相關(guān)性的研究，并且這少數(shù)幾對(duì)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(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病的識(shí)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(yàn)的準(zhǔn)確性就越高；

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

十六、其他分析方法

多重響應(yīng)分析、距離分祈、項(xiàng)目分祈、對(duì)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。

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(quán)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(gè)研究標(biāo)題作為基準(zhǔn)，對(duì)樣本對(duì)象進(jìn)行分類。如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進(jìn)階方法模塊中的“聚類”功能，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別出應(yīng)該使用K-means聚類算法還是K-prototype聚類算法。

3、權(quán)重研究：權(quán)重研究是用于分析各因素或指標(biāo)在綜合體系中的重要程度，最終構(gòu)建出權(quán)重體系。權(quán)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(píng)價(jià)、灰色關(guān)聯(lián)等。

拓展資料：

一、回歸分析

在實(shí)際問題中，經(jīng)常會(huì)遇到需要同時(shí)考慮幾個(gè)變量的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關(guān)系，他們之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜無法精確研究，以致于他們的關(guān)系無法用函數(shù)形式表達(dá)出來。為研究這類變量的關(guān)系，就需要通過大量實(shí)驗(yàn)觀測(cè)獲得數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計(jì)方法去尋找他們之間的關(guān)系，這種關(guān)系反映了變量間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。而統(tǒng)計(jì)方法之一就是回歸分析。

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

二、方差分析

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

人們?cè)趯?shí)驗(yàn)中所觀察到的數(shù)量指標(biāo)稱為觀測(cè)值，影響觀測(cè)值的條件稱為因素，因素的不同狀態(tài)稱為水平，一個(gè)因素可能有多種水平。

在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，可以得到一系列不同的觀測(cè)值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應(yīng)。有的是誤差引起的，稱做實(shí)驗(yàn)誤差。方差分析的主要工作是將測(cè)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(yīng)和試驗(yàn)誤差，并對(duì)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(jì)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梅讲罘治鰜砼袛唷?/p>

三、判別分析

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

這時(shí)候，對(duì)于需要判別的病人，還是測(cè)量相同指標(biāo)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(jì)方法，它可以用來對(duì)樣品進(jìn)行分類，也可以用來對(duì)變量進(jìn)行分類。我們常用的是系統(tǒng)聚類法。首先，將n個(gè)樣品看成n類，然后將距離最近的兩類合并成一個(gè)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(shí)候每類各有什么樣品。

比如，對(duì)中國(guó)31個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行分類，可以通過收集各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，例如GDP，人均收入，物價(jià)水平等等，并進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)做降維處理的統(tǒng)計(jì)分析方法，它能夠從數(shù)據(jù)中提取某些公共部分，然后對(duì)這些公共部分進(jìn)行分析和處理。

在用統(tǒng)計(jì)分析方法研究多變量的課題時(shí)，變量個(gè)數(shù)太多就會(huì)增加課題的復(fù)雜性。人們自然希望變量個(gè)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(guān)關(guān)系的，當(dāng)兩個(gè)變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時(shí)，可以解釋為這兩個(gè)變量反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對(duì)于原先提出的所有變量，將重復(fù)的變量（關(guān)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(guān)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(gè)線性組合，即第一個(gè)綜合指標(biāo)）的方差來表達(dá)，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(yīng)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(gè)指標(biāo)的信息，再考慮選取F2即選第二個(gè)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(xué)語言表達(dá)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(gè)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(jì)分析中降維的一種方法。因子分析將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關(guān)關(guān)系。

在主成分分析中，每個(gè)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(gè)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(jí)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(shí)含義解釋障礙。

例如，為了了解學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，觀測(cè)了許多學(xué)生數(shù)學(xué)，語文，英語，物理，化學(xué)，生物，政治，歷史，地理九個(gè)科目的成績(jī)。為了解決這個(gè)問題，可以建立一個(gè)因子模型，用幾個(gè)互不相關(guān)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(gè)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(gè)能評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)能力的因子，假設(shè)有記憶因子，數(shù)學(xué)推導(dǎo)因子，計(jì)算能力因子等。

接下來，可以計(jì)算每個(gè)學(xué)生的各個(gè)公共因子得分，并且根據(jù)每個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率，計(jì)算出因子總得分。通過因子分析，能夠?qū)W(xué)生各方面的學(xué)習(xí)能力有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。

七、典型相關(guān)分析

典型相關(guān)分析同樣是用于數(shù)據(jù)降維處理，它用來研究?jī)山M變量之間的關(guān)系。它分別對(duì)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(guān)。用從兩組之間分別提取的主成分的相關(guān)性來描述兩組變量整體的線性相關(guān)關(guān)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(shì)分析

當(dāng)有大量數(shù)據(jù)時(shí)，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(shí)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(shì)分析通常用于長(zhǎng)期跟蹤核心指標(biāo)，例如點(diǎn)擊率，GMV和活躍用戶數(shù)。通常，只制作一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，但并不是分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖。它必須像上面一樣。數(shù)據(jù)具有那些趨勢(shì)變化，無論是周期性的，是否存在拐點(diǎn)以及分析背后的原因，還是內(nèi)部的或外部的。趨勢(shì)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(guān)系，該環(huán)比關(guān)系反映了近期趨勢(shì)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(zhǎng)了多少，這是同比數(shù)據(jù)。更好地理解固定基準(zhǔn)比率，即固定某個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，例如，以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn)，固定基準(zhǔn)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(duì)比分析

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

縱向?qū)Ρ龋汉?jiǎn)單來說，就是與其他對(duì)比。我們必須與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較以了解我們?cè)谑袌?chǎng)上的份額和地位。

許多人可能會(huì)說比較分析聽起來很簡(jiǎn)單。讓我舉一個(gè)例子。有一個(gè)電子商務(wù)公司的登錄頁(yè)面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數(shù)據(jù)？您不會(huì)有任何感覺。如果此簽到頁(yè)面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個(gè)主要問題。如果簽到頁(yè)面的平均PV為2000，則昨天有一個(gè)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(gè)比較對(duì)象分為4個(gè)象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個(gè)維度和四個(gè)象限，每個(gè)人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個(gè)人的下限，情商提高一個(gè)人的上限。

說一個(gè)象限分析方法的例子，在實(shí)際工作中使用過：通常，p2p產(chǎn)品的注冊(cè)用戶由第三方渠道主導(dǎo)。如果您可以根據(jù)流量來源的質(zhì)量和數(shù)量劃分四個(gè)象限，然后選擇一個(gè)固定的時(shí)間點(diǎn)，比較每個(gè)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(biāo)準(zhǔn)。對(duì)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(shí)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(shí)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(gè)維度交叉顯示數(shù)據(jù)，并從多個(gè)角度執(zhí)行組合分析。

分析應(yīng)用程序數(shù)據(jù)時(shí)，通常分為iOS和Android。

交叉分析的主要功能是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)并找到最相關(guān)的維度，以探究數(shù)據(jù)更改的原因。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)處理分析方法有幾種相關(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(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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