1樓：梁師益友一一特級專答
回答望對您有幫助，祝您幸福快樂每一天！欄欄
2樓：定榮雀霞月
spss，多因素分析
但是不了解資料的性質，統計方法的基本原理，以及以往人們是如何處理類似資料，想輕鬆的得到正確的結果....不太容易
更新一下：
你這些資料不能判斷是否線形（對我這樣乙個不懂你這個技術領域的人甚至都不能判斷這是否是連續變數），因為
(cm)
(sccm)
(w)這三個變數都只有兩個值，舉個簡單的例子，乙個2元資料，y：x
，我給你的資料中x只有1，2兩個值，你怎麼判斷它是直線還是曲線？
正如我前面和你說的，你首先要了解資料性質，(cm)
(sccm)
(w），這三個值是不是可以任意設定的（即連續變數），如果可以任意設，那應該多選點。如果不能任意設，只能是這幾種組合，那回歸就不適用，每種組合多做些樣本，比較一下找個最佳組合就行了。
還有，我雖然不懂你的這個技術，但看下現有資料可明顯發現，這個系統的輸出誤差很大，比較下第1，5組資料：
1：0.8
125275
5505
：0.8
125275
1037
在相同引數設定下，一組結果是全部裡面最低的，一組卻是很高。這你如何從專業角度理解。很明顯現有的樣本量也不夠，但同時也要考慮是否有其它影響因素被忽略。
統計不是魔術，給些資料，就能得出答案，要自己理解你要研究的問題，理解資料，理解統計方法才行。
(順便說一下看了你的資料後我的印象，cm對結果影響較大，當cm＝0.8時，a/m均值公升高，但同時離散度增大，其它兩變數基於有限資料看，對a/m似無大影響。這裡的意義要你結合專業解釋了）祝好
3樓：匿名使用者
② 資料分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做資料分析而坐資料分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘資料② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用資料探勘進行資料分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對資料進行挖掘。 ①分類。
分類是找出資料庫中一組資料物件的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的資料項對映到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢**等，如乙個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。
回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生乙個將資料項對映到乙個實值**變數的函式，發現變數或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括資料序列的趨勢特徵、資料序列的**以及資料間的相關關係等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命週期分析、銷售趨勢**及有針對性的**活動等。 ③聚類。
聚類分析是把一組資料按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的資料間的相似性盡可能大，不同類別中的資料間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢**、市場的細分等。 ④關聯規則。
關聯規則是描述資料庫中資料項之間所存在的關係的規則，即根據乙個事務中某些項的出現可匯出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在資料間的關聯或相互關係。在客戶關係管理中，通過對企業的客戶資料庫裡的大量資料進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關係，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙**等決策支援提供參考依據。 ⑤特徵。
特徵分析是從資料庫中的一組資料中提取出關於這些資料的特徵式，這些特徵式表達了該資料集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。
偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常例項，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常資訊的發現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦web頁挖掘。
4樓：折納紹雪曼
代數方程、線性代數方程組、微分方程的數值解法，函式的數值逼近問題，矩陣特徵值的求法，最優化計算問題，概率統計計算問題等等，還包括解的存在性、唯一性、收斂性和誤差分析等理論問題
5樓：小甜甜愛亮亮
分析大資料，r語言和linux系統比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學的統計學，不需要完全理解，重在應用。
分析簡單資料，excel就可以了。excel本意就是智慧型，功能很強，容易上手。我沒有見過有人說自己精通excel的，最多是熟悉excel。
excel的函式可以幫助你處理大部分資料。
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料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援過程。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售資料時發現了乙個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關係的商品會經常出現在同乙個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同乙個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。
沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支援。1993年美國學者agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關係的關聯演算法，並根據商品之間的關係，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關係的計算方法——aprior演算法。
沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 aprior 算 法引入到 pos機資料分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
常用的資料分析方法有哪些？
6樓：美聯出國考試
資料分析落實到實處，一般就是圍繞使用者漏斗的。也就是人們常說的訪問-啟用-留存-交易-推薦。
這核心的5步會有不同維度的細分。
獲客：**、渠道、關鍵字、著陸頁、地域、裝置、訪問時間、跳出率、訪問深度、停留時間、新客量等等；
啟用：dau（日活躍使用者）、mau（月活躍使用者）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：訂單量、訂單金額、ltv
推薦：是否傳播（k>1)
需要獲取以上資料，可以通過ptengine通過漏斗細分得到視覺化圖表。一般來講，同比（本週和上週）、環比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有資料和當年第一周）即可獲得資料的變化情況。
以上，其實不用很專業也能做好資料分析，獲取資料並不難，難的是你能洞察資料背後的意義。
7樓：左右資料
趙興峰老師主講資料分析師全體系育成課程，最常用的資料分析思路與方法：對比分析，對比分析案例、思路、方法、模型及對比分析三要素
資料分析的分析方法都有哪些？
8樓：環球青藤
很多資料分析是在分析資料的時候都會使用一些資料分析的方法，但是很多人不知道資料分析的分析方法有什麼？對於資料分析師來說，懂得更多的資料分析方法是很有必要的，而且資料分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的資料分析方法，一般常用的資料分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些資料分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂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資料中尋找內在的聯絡，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究乙個隨機變數y對另乙個(x)或一組變數的相依關係的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
回歸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係型別，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象**其相關方向以及相關程度。相關關係是一種非確定性的關係。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象物件的集合分組成為由類似的物件組成的多個類的分析過程。聚類是將資料分類到不同的類或者簇這樣的乙個過程，所以同乙個簇中的物件有很大的相似性，而不同簇間的物件有很大的相異性。
聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出乙個分類的標準，聚類分析能夠從樣本資料出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差資料方法就是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，研究所得的資料呈現波動狀。
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。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的互動彙總表來揭示變數間的聯絡。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係。
對應分析的基本思想是將乙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。
通過上述的內容，我們發現資料分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的資料分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關資訊的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
資料分析的方法有哪些，常用的資料分析方法有哪些？
1 列表法 將資料按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。的設計要求對應關係清楚，簡單明瞭，有利於發現相關量之間的相關關係 此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱 符號 數量級和單位等。2 作圖法 作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關係。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還...
大資料分析方法分哪些類，大資料分析方法，常用的哪些
本文主要講述資料探勘分析領域中，最常用的四種資料分析方法 描述型分析 診斷型分析 型分析和指令型分析。當剛涉足資料探勘分析領域的分析師被問及，資料探勘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，資料探勘分析領域最重要的能力是 能夠將資料轉化為非專業人士也能夠清楚理解...
常用的資料分析方法有哪些 對比分析法
趙興峰老師主講資料分析師全體系育成課程，最常用的資料分析思路與方法 對比分析，對比分析案例 思路 方法 模型及對比分析三要素 常用的資料分析方法有哪些?1.描述型分析 發生了什麼?這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向資料分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。例如，每月的營收和損失賬單。資料分析...
大資料分析的常用方法，大資料 統計分析方法有哪些
常見的10大分析方法是 記憶基礎推理法 市場購物籃分析 決策樹 基因演算法 群集偵測技術 鏈結分析 類神經網路 區別分析 羅吉斯回歸分析 資料探勘演算法 視覺化分析 語義引擎 資料質量與資料管理 性分析 常見工具分為 資料採集彙總 excel 資料視覺化 spss tableau powerbi f...
亞馬遜資料分析方法有哪些
資料分析是基於一定的目的，通過監控資料，處理資料後，加以分析得到指導工作，解決問題的資料變現過程。接下來的幾個基礎方法都是根據亞馬遜後台或前台的資料，然後運用excel表或用公式，巨集，資料透視表加以自動化處理資料分析。1 趨勢分析 趨勢分析是基於時間維度，對流量進行趨勢總結，在excel上可以右鍵...