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數據分析方法有哪三種

發布時間:2023-02-04 09:27:24

❶ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有:對比分析法,分組分析法,預測分析法,漏斗分析法,AB測試分析法,象限分析法,公式拆解法,可行域分析法,二八分析法,假設性分析法。

1.對比分析法:對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化,屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比,例如,不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比,不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬,具體‬方法‬有很多種‬,具體採用的時候因人而異。

❷ 數據分析方法

數據分析常用的方法有列表法和作圖法。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中,數據分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。

數據分析的意義:

在產品的整個壽命周期,包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程,以提升有效性。例如,一個企業的領導人要通過市場調查,分析所得數據以判定市場動向,從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

數據分析一定程度上對網路營銷也有很大的好處,通過數據分析,知道目標客戶群上什麼網站、做什麼事、在什麼時間地點能夠找到他。實際上,論覆蓋面,網路營銷還遠遠趕不上傳統媒體。

2009年底中國的互聯網普及率為28.9%,而同期中國電視的普及率卻已經超過80%。但是,仍舊有很多有遠見的企業選擇網路營銷。其中的一個重要原因是,網路營銷的全過程都可以被追蹤到,通過數據分析可以隨時調整投放方式。

❸ 數據分析的三大方法

數據分析的三大方法:分析搜索數據、分析統計數據、分析行為數據。

數據分析,是對用戶行為的量化分析,它能夠從痕跡倒推出行為,然後把一切用戶的秘密都告訴你。數據分析的能力是當代互聯網時代,每一個人都必須具備的能力。

第一個方法是分析搜索數據。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「搜索關鍵字」,清晰無比地攤在你面前。

第三個方法是分析行為數據。有限的研發經費,是投資買域名,開發PC網站,還是做基於H5頁面的手機應用呢?這時,你就要分析用戶的行為數據了。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字右下角。

有個小小的,同樣驚人的數字,叫無線成交佔比。這個數字在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,已經移到了手機上。根據對這個行為數據的分析,你的決定應該很明顯了吧。

❹ 三種數據分析方法

首先,常見的數據分析方法有9種: 對比分析,多維度拆解分析,漏斗觀察 ,分布分析,用戶留存分析,用戶畫像,歸因查找,路徑挖掘,行為序列分析。

這里將重點展開分享前三種數據分析方法:  對比分析,多維度拆解分析,漏斗觀察。

1、對比分析 

對比分析是 最基礎最常見 的數據分析方法,能 直觀的看出事物某階段的變化,並且可以准確、量化地表達出這種變化/差距是多少 ,重點從「比什麼」「怎麼比」「跟誰比」三個維度進行分析。

(1)比什麼 

比什麼,分為絕對值(#)和比例值(%)的比較。

絕對值本身已是具備「價值」的數據,比如銷售金額2000元,閱讀數10000萬,單看數字不易得知問題的嚴重程度;

比例值只有在具體環境中看比例才具備對比價值 ,比如活躍佔比,注冊轉化率, 單看比例值容易受到極端值的影響。 

(2)怎麼比 

怎麼比,分為環比和同比。

常見的環比有日環比,月環比 ,是指 與當前時間范圍相鄰的上一個時間范圍對比 ,主要用於對短期內具備連續性的數據進行分析,如指標設定;

常見的同比有周同比,年同比 ,是指 與當前時間范圍上層時間范圍的前一范圍中同樣位置進行數據對比分析 ,主要用於觀察更長期的數據集,消除短期數據的干擾。

(3)和誰比 

和誰比,分為和自己比、和行業比。

和自己比 ,可以從不同的時間維度,不同的業務線,過往經驗估計,跟自己比較;

和行業比 ,可以觀察分析得出是自身因素,還是行業趨勢,比如都跌的時候,能否比同行跌的少?都漲的時候,能都比同行漲的快? 

現在回到上面這條「飛豬公關數據」「放假消息公布以後,10點到12點,國內機票的預定量,比上周同時段增長超過50%;國際機票的增長更加驚人,超過了150%。」 

很顯然, 

「50%,150%」都是比例值; 

「比上周同時段增長...」由於是#五一放假4天#消息導致的數據短期內連續上漲,所以選擇的是周同比; 

「國內機票的預定…國際機票...」飛豬是在跟自己比,若有行業數據公布作為依據,可以判斷飛豬是比同行漲的快/慢。 

2、多維度拆解 

多維度拆解,是最重要的一種思維方式, 一個單一指標是不具備分析價值的,我們需要從多個維度進行拆解分析才有意義,最終以獲得更加全面的數據洞察。 

數據分析的本質是用不同的視角去拆分,觀察同一數據指標。多維度拆解的本質多維度拆分指標/業務流程,來觀察數據變動。 

多維度拆解的適用場景: 

(1) 分析單一指標的構成、比例時 ,比如分欄目的播放量、新老用戶比例;

(2) 針對流程進行拆解 ,比如不同渠道的瀏覽、購買轉化率,不同省份的活動參與漏斗;

(3) 還原行為發生時的場景 ,比如打賞主播的用戶的等級、性別、關注頻道,是否在WiFi或4G環境下。

現在回到第一個場景:「比如,某段時間公司做了一波網紅大V推廣,老闆想看看推廣效果,你需要來個復盤分析…」 

這時就需要用到多維度拆解分析方法,大致的分析思路這樣這樣: 

(1)從APP啟動事件來分析 

按照 設備類型 查看,比如Android、iPhone…不同機型的啟動情況;

按照 啟動來源 來看,比如是從桌面、簡訊、PUSH…不同來源的啟動情況;

按照 城市等級 觀察,比如一線、二線、三線及以下…不同城市的啟動情況;

按照 新老用戶 細分,比如總體、新用戶、老用戶...不同用戶群體的啟動情況。

(2)從業務流程拆解 

比如對於簡單的「注冊——>下單——>支付」流程而言:

支付漏斗按照 渠道 查看,渠道可能分為網路、頭條、微信公眾號…

支付漏斗按照 城市 來看,城市可能分為一線、二線、三線及以下…

支付漏斗按照 設備 來看,設備可能分為Android、iPhone…

3、漏斗觀察 

漏斗觀察的分析方法我們常見且熟悉,它的運作原理是 通過一連串向後影響的用戶行為來觀察目標。 

適用於有明確的業務流程和業務目標的業務,不適用於沒有明確的業務流程、跳轉關系紛繁復雜的業務。 

通過漏斗觀察核心業務流程的健康程度。 

盤點一下在建立漏斗時容易掉的坑: 

(1)首先漏斗觀察需要有一定的時間窗口 ,具體需要根據業務實際情況,選擇對應的時間窗口。 

按天觀察 ,適用於對用戶心智的影響只在短期內有效的情況,比如一些短期活動(當前有效,倒計時設置等); 

按周觀察 ,適用於業務本身復雜,用戶決策成本高,需要跨日才能完成的情況,比如投資理財,開戶注資; 

按月觀察 ,適用於用戶決策周期更長的情況,比如裝修買房。 

(2)其次漏斗觀察是有嚴格順序的 ,不可以用ABCDE(僅搜索途徑的數據)的漏斗,看ACE(包含分類、搜索、推薦位三條途徑的數據)的數據 。

(3)漏斗的計算單位可以基於用戶,也可以基於時間。

觀察用戶,是關心整個業務流程的推動;

觀察事件,是關心某一步具體的轉化率,但無法獲知事件流轉的真實情況。

(4)結果指標的數據不符合預期時,需要自查是否只有一個漏斗能夠觸達最終目標 ,也就是檢查下,是否出現第二個坑的情況。

四、案例分享——某款社交APP在國慶期間數據猛漲原因分析

場景是這樣,現在有一款匿名社交APP,類似於探探,數據范圍在 2018 年 9 月 1 日 - 10 月 14 日之間,其中在國慶期間數據猛漲,試分析其原因。

(1)首先定義「數據猛漲」

作為一款匿名社交產品,可以選擇觀察「注冊成功」事件。

由於產生行為數據的時間較短,所以最後選擇關注「注冊用戶數的日環比是否有比較大的增漲」,並按照「注冊成功」事件的「觸發用戶數」進行查看:

(2)發現異常定位問題

從上面這張注冊成功的觸發用戶數折線圖可以看出,國慶期間的注冊用戶日環比存在較高的數據增長差,就是折線右側出現的一段高峰。

由此判斷,國慶期間由於某種原因造成了注冊用戶數的大幅增長,具體原因,待進一步拆解分析。

(3)多維度拆解分析

按照操作系統區分觀察,可以發現Android的漲幅明顯高於iOS,iOS稍有漲幅,但漲幅不明顯。

這一步仍無法直接定位問題,需進一步拆解分析。

上圖 按照注冊方式觀察 ,微信、微博、手機號這三種注冊方式,在國慶期間均有漲幅且漲幅相似,可初步判斷注冊方式與此次數據異常無關。

上圖 按照性別觀察 ,男生和女生在國慶期間均有漲幅,男生略高於女生,但仍無法直接定位問題,需進一步拆解分析;

上圖 按照年齡觀察 ,不同年齡層的用戶在國慶期間均有漲幅且漲幅相似,可初步判斷年齡與此次數據異常無關。

問題來了!按照省份觀察 ,上圖明顯看到有一根折現異常升高!

其實是海南省的日環比漲幅增高,除此之外,雲南省的環比漲幅相較其他省份也明顯升高。

綜上觀察分析基本可以判斷,國慶期間數據猛漲,跟海南省、雲南省的注冊用戶數大幅增長有關,具體原因待進一步拆解分析。

繼續 按照城市觀察 ,篩選條件設置為省份等於海南省,雲南省,直觀看到麗江市、大理市、三亞市、海口市國慶期間數據猛漲。

綜合以上多維度分析發現,國慶期間數據猛漲,主要是由於 麗江市、大理市、三亞市、海口市 四個城市有明顯漲幅。

而這四個城市都屬於旅遊城市,且數據增長時期伴隨國慶假期。

於是猜測可能是,該款匿名社交產品在國慶期間,面向這四個熱門旅遊目的地,做了推廣活動,關於數據猛漲真實的具體原因,還需要與市場、運營、或負責增長相關的同事溝通確認。

❺ 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有:聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系,減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析,通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異,以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1,X2,?,Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」,是R.A.Fisher發明的,用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。

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❻ 數據分析的三個常用方法是什麼

一個產品,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。數據說到底,就是這樣一個工具——通過數據,我們可以衡量產品,可以了解產品,可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域,這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分,在日常產品工作中可以發揮比較大作用。

本文主要討論一些數據分析的三個常用方法:

1. 數據趨勢分析

趨勢分析一般而言,適用於產品核心指標的長期跟蹤,比如,點擊率,GMV,活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖,並不算是趨勢分析,趨勢分析更多的是需要明確數據的變化,以及對變化原因進行分析。

趨勢分析,最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念:環比,同比,定基比。環比是指,是本期統計數據與上期比較,例如2019年2月份與2019年1月份相比較,環比可以知道最近的變化趨勢,但是會有些季節性差異。為了消除季節差異,於是有了同比的概念,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月活躍用戶數我2000萬,相比1月份,環比增加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,對於趨勢線中明顯的拐點,發生了什麼事情要給出合理的解釋,無論是外部原因還是內部原因。

2. 數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看,其實很多情況下並不能說明問題,比如如果一個企業盈利增長10%,我們並無法判斷這個企業的好壞,如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長,則5%很多,如果行業其他企業增長平均為50%,則這是一個很差的數據。

對比分析,就是給孤立的數據一個合理的參考系,否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈: 658558542  突破技術瓶頸,提升思維能力 。

一般而言,對比的數據是數據的基本面,比如行業的情況,全站的情況等。有的時候,在產品迭代測試的時候,為了增加說服力,會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數,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據。

3. 數據細分分析

在得到一些初步結論的時候,需要進一步地細拆,因為在一些綜合指標的使用過程中,會抹殺一些關鍵的數據細節,而指標本身的變化,也需要分析變化產生的原因。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 :不同時間短數據是否有變化。

分渠道 :不同來源的流量或者產品是否有變化。

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 :不同地區的數據是否有變化。

組成拆分 :比如搜索由搜索片語成,可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生,可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段,多問一些為什麼,才是得到結論的關鍵,而一步一步拆分,就是在不斷問為什麼的過程。

4. 小結

趨勢,對比,細分,基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實,還是數據分析,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論。

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❼ 常用的數據分析方法有哪些

①對比分析法

通過指標的對比來反映事物數量上的變化,屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。


②分組分析法


分組分析法是指根據數據的性質、特徵,按照一定的指標,將數據總體劃分為不同的部分,分析其內部結構和相互關系,從而了解事物的發展規律。根據指標的性質,分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等,如姓名、性別、文化程度等,這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算,如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。


③預測分析法


預測分析法主要基於當前的數據,對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種:一種是基於時間序列的預測,例如,依據以往的銷售業績,預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測,即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測,例如,根據用戶網頁瀏覽行為,預測用戶可能購買的商品。


④漏斗分析法


漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率,在互聯網行業的應用較普遍。比如,對於信用卡申請的流程,用戶從瀏覽卡片信息,到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡,最後用戶激活並使用信用卡,中間有很多重要的環節,每個環節的用戶量都是越來越少的,從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法,能使業務方關注各個環節的轉化率,並加以監控和管理,當某個環節的轉換率發生異常時,可以有針對性地優化流程,採取適當的措施來提升業務指標。


⑤AB測試分析法


AB 測試分析法其實是一種對比分析法,但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本,並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如,對於某個App的同一功能,設計了不同的樣式風格和頁面布局,將兩種風格的頁面隨機分配給使用者,最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣,了解用戶的喜好,從而進一步優化產品。

❽ 論文數據分析方法有哪些

論文數據方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

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。

拓展資料:

一、回歸分析

在實際問題中,經常會遇到需要同時考慮幾個變數的情況,比如人的身高與體重,血壓與年齡的關系,他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究,以致於他們的關系無法用函數形式表達出來。為研究這類變數的關系,就需要通過大量實驗觀測獲得數據,用統計方法去尋找他們之間的關系,這種關系反映了變數間的統計規律。而統計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸,只考慮一個因變數y和一個自變數x之間的關系。例如,我們想研究人的身高與體重的關系,需要搜集大量不同人的身高和體重數據,然後建立一個一元線性模型。接下來,需要對未知的參數進行估計,這里可以採用最小二乘法。最後,要對回歸方程進行顯著性檢驗,來驗證y是否隨著x線性變化。這里,我們通常採用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中,影響一件事的因素有很多,人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響,從而找出較優的實驗條件或生產條件的一種數理統計方法。

人們在實驗中所觀察到的數量指標稱為觀測值,影響觀測值的條件稱為因素,因素的不同狀態稱為水平,一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中,可以得到一系列不同的觀測值,有的是處理方式不同或條件不同引起的,稱為因素效應。有的是誤差引起的,稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數據的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差,並對其作出數量分析,比較各種原因在總變異中所佔的重要程度,作為統計推斷的依據。

例如,我們有四種不同配方下生產的元件,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。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統計方法。我來舉一個判別分析的例子,想要對一個人是否有心臟病進行判斷,可以取一批沒有心臟病的病人,測其一些指標的數據,然後再取一批有心臟病的病人,測量其同樣指標的數據,利用這些數據建立一個判別函數,並求出相應的臨界值。

這時候,對於需要判別的病人,還是測量相同指標的數據,將其帶入判別函數,求得判別得分和臨界值,即可判別此人是否屬於有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用於分類的統計方法,它可以用來對樣品進行分類,也可以用來對變數進行分類。我們常用的是系統聚類法。首先,將n個樣品看成n類,然後將距離最近的兩類合並成一個新類,我們得到n-1類,再找出最接近的兩類加以合並變成n-2類,如此下去,最後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候每類各有什麼樣品。

比如,對中國31個省份的經濟發展情況進行分類,可以通過收集各地區的經濟指標,例如GDP,人均收入,物價水平等等,並進行聚類分析,就能夠得到不同類別數量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數據做降維處理的統計分析方法,它能夠從數據中提取某些公共部分,然後對這些公共部分進行分析和處理。

在用統計分析方法研究多變數的課題時,變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形,變數之間是有一定的相關關系的,當兩個變數之間有一定相關關系時,可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數,將重復的變數(關系緊密的變數)刪去多餘,建立盡可能少的新變數,使得這些新變數是兩兩不相關的,而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經典的做法就是用F1(選取的第一個線性組合,即第一個綜合指標)的方差來表達,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個指標的信息,再考慮選取F2即選第二個線性組合,為了有效地反映原來信息,F1已有的信息就不需要再出現在F2中,用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0,則稱F2為第二主成分,依此類推可以構造出第三、第四,……,第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發展,它也是多元統計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變數綜合為少數幾個因子,以再現原始變數與因子之間的相關關系。

在主成分分析中,每個原始變數在主成分中都佔有一定的分量,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主成分代表哪些原始變數,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。因子軸旋轉可以使原始變數在公因子(主成分)上的載荷重新分布,從而使原始變數在公因子上的載荷兩級分化,這樣公因子(主成分)就能夠用哪些載荷大的原始變數來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現實含義解釋障礙。

例如,為了了解學生的學習能力,觀測了許多學生數學,語文,英語,物理,化學,生物,政治,歷史,地理九個科目的成績。為了解決這個問題,可以建立一個因子模型,用幾個互不相關的公共因子來代表原始變數。我們還可以根據公共因子在原始變數上的載荷,給公共因子命名。

例如,一個公共因子在英語,政治,歷史變數上的載荷較大,由於這些課程需要記憶的內容很多,我們可以將它命名為記憶因子。以此類推,我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子,假設有記憶因子,數學推導因子,計算能力因子等。

接下來,可以計算每個學生的各個公共因子得分,並且根據每個公共因子的方差貢獻率,計算出因子總得分。通過因子分析,能夠對學生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用於數據降維處理,它用來研究兩組變數之間的關系。它分別對兩組變數提取主成分。從同一組內部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變數整體的線性相關關系。

❾ 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有:聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所以同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系,減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析,通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異,以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1,X2,?,Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。


6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」,是R.A.Fisher發明的,用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動狀。

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