數據的分布有何常用的統計方法

1. 統計分析方法有哪幾種

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。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。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。

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。

5、AB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。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

2. 常用的統計方法有哪些

統計方法有：
1、計量資料的統計方法
分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析(ANOVN，即F檢驗)等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個小 樣本比較時要求兩 總體分布為 正態分布且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法( 秩和檢驗)。 方差分析可用於兩個以上 樣本均數的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。對於 定量資料，應根據所採用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。
2、計數資料的統計方法
計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
檢驗或u檢驗，若不能滿足 檢驗：當計數資料呈配對設計時，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R×C表可以分為雙向無序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類，不同類的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統計方法
等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統計上稱為等級資料。
統計方法的選擇：
統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。
正確選擇統計方法的依據是：
①根據研究的目的，明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數；
②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小；
③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；
最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。

3. 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數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，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

4. 常見的數據統計方法有什麼

常見的數據統計方法有：表格、折線統計圖、條形統計圖、扇形統計圖。舉一個例子來具體分說明一下，比如說：我在淘寶開了個童裝店，為了方便統計每半個月的銷售額，現在用以上這四種統計方法來演示一下。

1.表格就是通過畫格子的方式來統計數據，在這里可以畫三行橫線，得到兩條細長的格子，再把這兩行均勻的分為15個上下格子。橫一為日期，橫二為銷售額，半個月下來都填進去就一目瞭然。

2.折線是通過畫點，把15天的銷售額都連成一條折線，通過上下起伏來看波動的數據。先畫一「L」形，橫線作日期，豎線作銷售額，銷售額可以自己寫一個數，一直往上數與數之間相差一樣。均勻的把橫豎線分為15份，每個日期對應多少銷售額，就在「L」的半框里，以對應的日期和銷售畫橫線和豎線，交叉的位置取一點。然後每天如此，再用直線連接這15個點，就能清楚的看到這半個月哪一天銷售最好，哪一天銷售墊底。

3.條形統計圖作出的是條狀的數據統計圖，和折線統計圖一樣，畫「L」，橫為日期豎為銷售額。只不過這里不畫點點，畫倒立的長方形，然後通過高高低低的條形圖來分析半個月的銷售額。

4.扇形統計圖就是把一個圓形，平均分為15份，一個月下來把所有的日銷售額加起來，用當天的數據除以總數，乘以百分數。每一分里寫上日期和當天銷售額占總數的百分比，用這個百分數來統計半個月的數據。每個圖的做法都不一樣，但表達的意思都是同樣的，這就是日常生活中最常見的幾種數據統計。

5. 常用的統計方法

常用的數據統計方法與工具

統計方法：

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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
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。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
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。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
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。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
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。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。這個 還需要具體問題具體分析。

統計工具：

一、 SAS統計軟體

SAS 是英文Statistical Analysis System的縮寫，翻譯成漢語是統計分析系統，最初由美國北卡羅來納州立大學兩名研究生開始研製，1976 年創立SAS公司, 2003年全球員工總數近萬人，統計軟體採用按年租用制，年租金收入近12億美元。SAS系統具有十分完備的數據訪問、數據管理、數據分析功能。 在國際上, SAS被譽為數據統計分析的標准軟體。SAS系統是一個模塊組合式結構的軟體系統，共有三十多個功能模塊。SAS是用匯編語言編寫而成的，通常使用SAS 需要編寫程序, 比較適合統計專業人員使，而對於非統計專業人員學習SAS比較困難。SAS最新版為9.0版。網址：http://www.sas.com/。

SAS是美國SAS(賽仕)軟體研究所研製的一套大型集成應用軟體系統，具有比較完備的數據存取、數據管理、數據分析和數據展現的系列功能。尤其是它的創業產品—統計分析系統部分，由於具有強大的數據分析能力，一直是業界中比較著名的應用軟體，在數據處理方法和統計分析領域，被譽為國際上的標准軟體和最具權威的優秀統計軟體包，SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。

SAS系統是一個組合的軟體系統，它由多個功能模塊配合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理著用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除了可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序比較方便地進行。

SAS系統具有比較靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS /FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。

SAS提供的繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。

目前SAS軟體對Windows和Unix兩種平台都提供支持，最新版本分別為8.X和6.X。與以往的版本比較，6.X版的SAS系統除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也進一步加強。在6.12版中，SAS系統增加了一個PC平台和三個新的UNIX平台，使SAS系統這一支持多硬體廠商，跨平台的大家族又增加了新成員。SAS 6.12的另一個顯著特徵是通過對ODBC、OLE和MailAPIs等業界標準的支持，大大加強了SAS系統和其它軟體廠商的應用系統之間相互操作的能力，為各應用系統之間的信息共享和交流奠定了堅實的基礎。

雖然在我國SAS的逐步應用還是近幾年的事，但是隨著計算機應用的普及和信息事業的不斷發展，越來越多的單位採用了SAS軟體。尤其在教育、科研領域等大型機構，SAS軟體已成為專業研究人員實用的進行統計分析的標准軟體。

然而，由於SAS系統是從大型機上的系統發展而來，其操作至今仍以編程為主，人機對話界面不太友好，系統地學習和掌握SAS，需要花費一定的精力。而對大多數實際部門工作者而言，需要掌握的僅是如何利用統計分析軟體來解決自己的實際問題，因此往往會與大型SAS軟體系統失之交臂。但不管怎樣，SAS作為專業統計分析軟體中的巨無霸，現在鮮有軟體在規模系列上與之抗衡。

二、 SPSS統計軟體

SPSS是英文Statistical package for the social science 的縮寫，翻譯成漢語是社會學統計程序包，20世紀60年代末由美國斯坦福大學的三位研究生研製，1975年在芝加哥組建SPSS總部。SPSS系統特點是操作比較方便，統計方法比較齊全，繪制圖形、表格較有方便，輸出結果比較直觀。SPSS是用FORTRAN語言編寫而成。適合進行從事社會學調查中的數據分析處理。最新版為13.0版。網址：http://www.spss.com/。

SPSS原名社會科學統計軟體包，現已改名為統計解決方案服務軟體。是世界著名的統計分析軟體之一。

20世紀60年代末，美國斯坦福大學的三位研究生研製開發了最早的統計分析軟體SPSS，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了 SPSS總部。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一套統計分析軟體微機版本 SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的先河，從而確立了個人用戶市場第一的地位。

同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據深入分析、使用靈活方便、功能設計齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。目前已經在國內廣泛流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體進行各種數據分析，為實際工作服務。

SPSS for Windows是一個組合式軟體包，目前已經開發出SPSS12版本，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種統計圖形和地圖。

SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種操作系統的計算機上，最新的版採用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，領先於諸多競爭對手。

方便易用是SPSS for Windows的主要優點，同時也是SPSS不夠全面的原因所在。

三、 BMDP統計軟體

BMDP是英文Biomedical computer programs 的縮寫，翻譯成漢語是生物醫學計算程序，美國加州大學於1961年研製，是世界上最早的統計分析軟體。特點是統計方法齊全，功能強大。但1991年的 7.0版後沒有新的版本推出，使用不太普及，最後被SPSS公司收購。

四、 Stata統計軟體

Stata統計軟體由美國計算機資源中心（Computer Resource Center）1985年研製。 特點是採用命令操作，程序容量較小，統計分析方法較齊全，計算結果的輸出形式簡潔，繪出的圖形精美。不足之處是數據的兼容性差，占內存空間較大，數據管理功能需要加強。最新版為8.0版。網址：http://www.stata.com/。

五、 EPINFO軟體

EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的縮寫，翻譯成漢語是流行病學統計程序。美國疾病控制中心CDC和WHO共同研製，為完全免費軟體。特點是數據錄入非常直觀，操作方便，並有一定的統計功能，但方法比較簡單，主要應用於流行病學領域中的數據錄入和管理工作。最新版為Epidata 2.0版及EPINFO2000版。

六、 Minitab

Minitab由美國賓州大學研製。其特點是簡單易懂，很方便進行試驗設計及質量控制功能。在國外大學統計學系開設的統計軟體課程中，Minitab與SAS、BMDP並列，根據沒有SPSS的份。最新版本為14.0版，網址：http://www.minitab.com/。

七、 Statistica

Statistica為一套完整的統計資料分析、圖表、資料管理、應用程式發展系統；美國StatSoft公司開發。能提供使用者所有需要的統計及制圖程序，制圖功能強大，能夠在圖表視窗中顯示各種統計分析和作圖技術。

八、 SPLM統計軟體

SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的縮寫，翻譯成漢語是線性模型擬合統計軟體程序。1988年由解放軍第四醫學大學統計教研室研製。系統特點是採用線性模型的方法，實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。SPLM採用FORTRAN語言編寫完成。但1999年推出3.0版後無新的產品推出。

九、 CHISS統計軟體

CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的縮寫，翻譯成漢語是中華高智統計軟體, 由北京元義堂科技公司研製，解放軍總醫院、首都醫科大學、中國中醫研究院等參加協作完成。1997年開始研發，2001年推出第一版。CHISS是一套具有數據信息管理、圖形製作和數據分析的強大功能，並具有一定智能化的中文統計分析軟體。CHISS的主要特點是操作簡單直觀，輸出結果簡潔。既可以採用游標點菜單式也可採用編寫程序來完成各種任務。CHISS用C++語言、 FORTRAN語言和delphi 開發集成，採用模塊組合式結構，已開發十個模塊。 CHISS可以用於各類學校、科研所等從事統計學的教學和科研工作。最新版為CHISS2004版。網址：http://www.chiss.cn。

十、 SASD統計軟體

SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的縮寫，翻譯成漢語是隨機數據統計分析程序包。它是由中國科學院計算中心研製。系統特點是以FORTRAN源程序形式向用戶提供大量的子程序可供用戶進行二次開發，統計方法比較齊全，功能比較強大。SASD採用FORTRAN語言編寫完成，比較適合從事統計專業人員使用。但無新版推出。

十一、 PEMS統計軟體

PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics漢語是中國醫學網路全書－醫學統計學軟體包。它以＜中國醫學網路全書＞一書為藍本，開發的一套統計軟體。系統特點是實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。PEMS採用TURBOC和TURBOBASIC語言編寫完成，比較適合從事醫學工作的非統計專業人員使用。最新版為PEMS3.0版。網址：http://www.pems888.com/。

十二、 EXCEL電子表格與統計功能

EXCEL電子表格是Microsoft公司推出的Office系列產品之一，是一個功能強大的電子表格軟體。特點是對表格的管理和統計圖製作功能強大，容易操作。Excel的數據分析插件XLSTAT，也能進行數據統計分析，但不足的是運算速度慢，統計方法不全。

十三、 DAS統計軟體

DAS是英文Drug and Statistics的縮寫，翻譯成漢語是葯理學計算軟體，由孫瑞元等開發。特點是內容涵蓋基礎葯理學、臨床葯理學，葯學，醫學統計學。能多種處理結果同時顯現。EXCEL平台使用方便，智能化，圖表直接插入文檔。網址：http://www.drugchina.net/。

十四、 SDAS統計軟體

DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的縮寫，翻譯成漢語是統計設計和分析系統。1992年由解放軍總醫院醫學統計教研室開發。特點是窗口操作，操作方便，圖表簡明，與國內醫學統計學教材一致。但只有DOS版，1995年後沒新的版本。

十五、 Nosa統計軟體

Nosa是非典型數據分析系統，1999年由解放軍四軍醫大學醫學統計教研室夏結來教授開發。特點是採用廣義線性模型建模，從數據錄入與管理、統計分析、繪圖，到結果管理嵌入了當代數據處理技術。但只有DOS系統下使用。

十六 S-PLUS（此部分摘自廠家的軟體宣傳資料）

Insightful公司是世界著名的商務智能軟體提供商，產品涵蓋分析統計、數據挖掘、知識獲取、決策支持等多個領域。公司總部設在美國西雅圖。

S-PLUS作為一個工業數據分析工具與數據分析應用開發平台，在各行各業已經有較長的使用歷史。並曾獲得著名的「美國計算機協會優秀軟體獎。

S-PLUS提供了方便、靈活、交互、可視化的操作環境，幫助您找出數據之間的關系和趨勢，讓您做出更好地決策。在科學研究、市場營銷、產品研發、質量保證、財務分析、金融證券、資料統計等各個方面，S-PLUS都有廣泛的應用。

S-PLUS有流暢、直觀的操作界面，廣泛的輸入輸出功能，不論您的數據在何處、數據的格式如何，都可以輕松地存取，生成的結果可以以任意格式進行輸出 (圖形、文檔、表格、網頁)。特別是：S-PLUS的操作界面與Microsoft Office完全一致，用滑鼠輕松點擊，就可以把S-PLUS 的分析結果嵌入到Word文檔和PowerPoint文檔中；S-PLUS與Excel無縫集成，您可以在S-PLUS 環境中隨意操作Excel數據，也可以在Excel環境中使用S-PLUS功能，無需花時間在Excel及S-PLUS之間，將數據來回轉換；S- PLUS可以在Internet環境中進行數據分析和結果發布。

S-PLUS領先於業界的探索式圖形技術，使得您可以直觀地展現隱藏在數據中的關系和趨勢，不致迷失在簡單的統計數值及文字報表中。S-PLUS提供超過80種的二維和三維圖形庫，您可以輕松修改每一層圖形的細節，包括線條、顏色、字體等，產生您想要的圖形。

S-PLUS提供超過4200種統計分析函數，包含了傳統和現代的統計分析、數據挖掘、預測分析的演算法。軟體所有的分析功能都是向導式的，使您輕松完成數據的分析任務。S-PLUS的開放性，允許您自己開發新的演算法，集成到S-PLUS軟體中。您也可以從S-PLUS網站或者其它統計網站上免費下載演算法，集成到S-PLUS軟體中。

通過S-PLUS的腳本語言，可以記錄和存儲分析過程；或者，用滑鼠拖拉對象（如按鈕、菜單等等）到命令窗口，會立即產生相應的執行指令；反之，拖拉指令到工具列上，會產生相應的功能按鈕。使得您的分析過程可以進行存儲、共享和重復執行，大大減少您的重復工作量。

S-PLUS還提供強大的編程語言——S語言，您可以使用它來開發專門適合於您的個性化系統，也可以建立企業級的應用系統。而且，S-PLUS幾乎可以集成到其它任何系統中，如：在Unix系統上，S-PLUS的CONNECT/Java介面，可以讓S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系統上，S-PLUS的CONNECT/C++介面，可以在您開發的C++程序內使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE介面，可以讓您集成S-PLUS到其他Windows應用程序中，允許您從Excel或Visual Basic應用程序中執行S-PLUS功能。

6. 常用統計分析方法有哪些

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。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。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。

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。

5、AB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。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

7. 統計數據分析有哪些方法

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

8. 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

9. 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

(9)數據的分布有何常用的統計方法擴展閱讀：

（一）大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。

但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

（二）、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；

在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗）和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

（三）、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

10. 常用統計分析方法

數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這里介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助

文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。

1.相關分析

相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。

2.回歸分析

回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。

另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。

3.假設檢驗

假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。

在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。