數據分析和處理的方法(數據分析方法)
1.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗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）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
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般性假設（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。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
2.數據分析的方法有哪些
分析大數據，R語(yǔ)言和Linux系統比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統計學(xué)，不需要完全理解，重在應用。
分析簡(jiǎn)單數據，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強，容易上手。我沒(méi)有見(jiàn)過(guò)有人說(shuō)自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數可以幫助你處理大部分數據。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來(lái)的大量數據進(jìn)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(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動(dòng)。
數據分析的數學(xué)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(shí)際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學(xué)與計算機科學(xué)相結合的產(chǎn)物。
“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于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(xiāo)售數據時(shí)發(fā)現了一個(gè)令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì )經(jīng)常出現在同一個(gè)購物籃中，這種獨特的銷(xiāo)售現象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續調查發(fā)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(mǎi)尿布。父親在購買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì )順便為自己購買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì )出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì )出現在同一個(gè)購物籃的現象。如果這個(gè)年輕的父親在賣(mài)場(chǎng)只能買(mǎi)到兩件商品之一，則他很有可能會(huì )放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買(mǎi)到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現了這一獨特的現象，開(kāi)始在賣(mài)場(chǎng)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(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶(hù)一次購買(mǎi)兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷(xiāo)售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來(lái)。
當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據商品之間的關(guān)系，找出客戶(hù)的購買(mǎi)行為。艾格拉沃從數學(xué)及計算機算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。
3.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
4.常用的數據分析方法有哪些
一、掌握基礎、更新知識。
基本技術(shù)怎么強調都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數據庫查詢(xún)—SQL 數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會(huì )SQL，因為這里解決一個(gè)數據提取的問(wèn)題。有機會(huì )可以去逛逛一些專(zhuān)業(yè)的數據論壇，學(xué)習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
但是還是應該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì )用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識 如果數據不結合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì )產(chǎn)生任何價(jià)值的，數據驅動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識有深入的了解。例如：看到某個(gè)數據，你首先必須要知道，這個(gè)數據的統計口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數據在這個(gè)行業(yè)， 在相應的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節是產(chǎn)生的？數值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A(yíng)部門(mén)來(lái)說(shuō)，本月新會(huì )員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對于A(yíng)部門(mén)，1、新會(huì )員的統計口徑是什么。
第一次在使用A部門(mén)的產(chǎn)品的會(huì )員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì )員？2、是如何統計出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng )建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。
B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個(gè)數據是在哪個(gè)環(huán)節統計出來(lái)。在注冊環(huán)節，在下單環(huán)節，在成功支付環(huán)節。
4、這個(gè)數據代表著(zhù)什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數據的提取（更多是寫(xiě)SQL代碼從數據庫取出數據）。
后面二點(diǎn)，更重要是對業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識了解，你才能進(jìn)行相應的數據解讀，才能讓數據產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對于新進(jìn)入數據行業(yè)或者剛進(jìn)入數據行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數據行業(yè)的同仁，在微博或者寫(xiě)文章說(shuō)，數據分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識很重要。我非常同意。
因為作為數據分析師，在發(fā)表任何觀(guān)點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會(huì )寫(xiě)SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會(huì )導致致命的結論。
新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎技能學(xué)好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。
不要過(guò)于追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習基本的統計學(xué)知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經(jīng)驗來(lái)說(shuō)，我負責任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學(xué)習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數據分析師其實(shí)是一個(gè)細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數據分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。數據分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會(huì )形成一套自己的思想。
當然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書(shū)也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個(gè)分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時(shí)候，你應該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識的學(xué)習與積累上了。
這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚(yú)與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數據（魚(yú)）離開(kāi)了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒(méi)有“魚(yú)”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡(jiǎn)單，我總結了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門(mén)的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門(mén)的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
5.數據分析都有哪些方法
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析； 問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling） 。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。 數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
6.數據挖掘的數據分析方法有哪些
利用數據挖掘進(jìn)行數據分析常用的方法主要有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。
①分類(lèi)。分類(lèi)是找出數據庫中一組數據對象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數據庫中的數據項映射到某個(gè)給定的類(lèi)別。它可以應用到客戶(hù)的分類(lèi)、客戶(hù)的屬性和特征分析、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、客戶(hù)的購買(mǎi)趨勢預測等，如一個(gè)汽車(chē)零售商將客戶(hù)按照對汽車(chē)的喜好劃分成不同的類(lèi)，這樣營(yíng)銷(xiāo)人員就可以將新型汽車(chē)的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶(hù)手中，從而大大增加了商業(yè)機會(huì )。
②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務(wù)數據庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數據項映射到一個(gè)實(shí)值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴(lài)關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應用到市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的各個(gè)方面，如客戶(hù)尋求、保持和預防客戶(hù)流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷(xiāo)售趨勢預測及有針對性的促銷(xiāo)活動(dòng)等。
③聚類(lèi)。聚類(lèi)分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個(gè)類(lèi)別，其目的是使得屬于同一類(lèi)別的數據間的相似性盡可能大，不同類(lèi)別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶(hù)群體的分類(lèi)、客戶(hù)背景分析、客戶(hù)購買(mǎi)趨勢預測、市場(chǎng)的細分等。
④關(guān)聯(lián)規則。關(guān)聯(lián)規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關(guān)系的規則，即根據一個(gè)事務(wù)中某些項的出現可導出另一些項在同一事務(wù)中也出現，即隱藏在數據間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶(hù)關(guān)系管理中，通過(guò)對企業(yè)的客戶(hù)數據庫里的大量數據進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶(hù)群，客戶(hù)尋求、細分與保持，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與推銷(xiāo)，營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
⑤特征。特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關(guān)于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營(yíng)銷(xiāo)人員通過(guò)對客戶(hù)流失因素的特征提取，可以得到導致客戶(hù)流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶(hù)的流失。
⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類(lèi)潛在有趣的知識，如分類(lèi)中的反常實(shí)例，模式的例外，觀(guān)察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀(guān)察結果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)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信息的發(fā)現、分析、識別、評價(jià)和預警等方面。
⑦Web頁(yè)挖掘。隨著(zhù)Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無(wú)比豐富，通過(guò)對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競爭對手、供求信息、客戶(hù)等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內部經(jīng)營(yíng)信息，并根據分析結果找出企業(yè)管理過(guò)程中出現的各種問(wèn)題和可能引起危機的先兆，對這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識別、分析、評價(jià)和管理危機。
7.數據處理的基本方法有哪些
數據處理主要有四種分類(lèi)方式：
①根據處理設備的結構方式區分，有聯(lián)機處理方式和脫機處理方式。
②根據數據處理時(shí)間的分配方式區分，有批處理方式、分時(shí)處理方式和實(shí)時(shí)處理方式。
③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。
④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。
