數(shù)據(jù)歸納方法(歸納方法)

1.歸納方法有哪些

錯誤句型歸納分析 反意疑問句歸納分析、語法真題重點歸納.分析. 修辭法歸納分析

（一）教育研究資料的整理——1.含義：資料整理是指運用科學(xué)的方法，將調(diào)查所得的原始資料按調(diào)查目的進(jìn)行審核、匯總與初步加工，使之系統(tǒng)化和條理化，并以集中、簡明的方式反映調(diào)查對象總體情況的過程；2.意義：是對調(diào)查資料的全面檢查；是進(jìn)一步分析研究資料的基礎(chǔ)；是保存資料的客觀要求；3.資料整理的步驟：①審核，確保資料的質(zhì)量，真實性，準(zhǔn)確性和完整性；②分類；是整理的核心工作；確定分組標(biāo)志，進(jìn)行整理和統(tǒng)計；③匯總，把分散的資料集中起來；（二）教育研究資料的定量分析——1.概念：主要采用數(shù)學(xué)方法（主要是數(shù)理統(tǒng)計分析），對獲得的資料和研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計、分析和處理，以揭示所研究事物和現(xiàn)象的數(shù)量關(guān)系，掌握數(shù)量特征和數(shù)量變化，進(jìn)而確定事物和現(xiàn)象的本質(zhì)及其發(fā)展規(guī)律；2.定量分析的方法：①數(shù)據(jù)描述。主要用于特征分析，通過一些概括性量數(shù)來反映數(shù)據(jù)的全貌和特征；分為集中量數(shù)（如平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)）、差異量數(shù)（平均差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差）、地位量數(shù)（百分等級分?jǐn)?shù)、標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)、T分?jǐn)?shù)）、相關(guān)系數(shù)；②數(shù)據(jù)推斷。主要是用抽樣的方式對樣本進(jìn)行研究，并從樣本統(tǒng)計量對事物的總體做出統(tǒng)計的推論和估計；分為參數(shù)估計（點估計和區(qū)間估計）和統(tǒng)計檢驗；（三）教育研究資料的定性分析——1.概念：是對資料的質(zhì)的規(guī)定性做整體分析，主要采用邏輯方法，同時還要求對分析結(jié)果的信度、效度和客觀度等可靠性指標(biāo)進(jìn)行檢驗和評價，以便對研究對象有整體性、發(fā)展性和綜合性的把握；2.過程：①按照研究課題的性質(zhì)確定定性分析的目標(biāo)及分析材料的范圍；②對資料進(jìn)行初步的檢驗分析；③選擇適當(dāng)?shù)亩ㄐ苑治龇椒ǎ_定分析的維度；④對資料進(jìn)行歸類分析；⑤對定性分析結(jié)果進(jìn)行信度、效度和客觀度的評價；3.定性分析的主要方法：因果分析、歸納分析、比較分析、系統(tǒng)分析；

2.整理數(shù)據(jù)的常用方法

1、整理數(shù)據(jù)的常用方法有：

⑴歸納法： 可應(yīng)用直方圖、分組法、層別法及統(tǒng)計解析法。

⑵演繹法： 可應(yīng)用要因分析圖、散布圖及相關(guān)回歸分析。

⑶預(yù)防法： 通稱管制圖法，包括Pn管制圖、P管制圖、C管制圖、U管制圖、管制圖、X-Rs管制圖。

2、數(shù)據(jù)整理是對調(diào)查、觀察、實驗等研究活動中所搜集到的資料進(jìn)行檢驗、歸類編碼和數(shù)字編碼的過程。它是數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)。

3、整理數(shù)據(jù)的步驟：

⑴原始數(shù)據(jù)之審核。

⑵分類項目之確定。

⑶施行歸類整理。

⑷列表。

⑸繪圖。

3.統(tǒng)計數(shù)據(jù)的具體搜集方法有哪些

統(tǒng)計數(shù)據(jù)的具體搜集方法有很多，具體針對不同的情況，采用不同的方法：

1. 訪問調(diào)查。它是調(diào)查者與被調(diào)查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調(diào)查方法。（詢問調(diào)查、抽樣調(diào)查）

2. 郵寄調(diào)查。它是通過郵寄或宣傳媒體等方式將調(diào)查表或調(diào)查問卷送至被調(diào)查者手中，由被調(diào)查者填寫，然后將調(diào)查表寄回或投放到指定收集點的一種調(diào)查方法。（詢問調(diào)查、抽樣調(diào)查）

3. 電話調(diào)查。電話調(diào)查是調(diào)查人員利用電話同受訪者進(jìn)行語言交流，從而獲得信息的一種調(diào)查方式。電話調(diào)查具有時效快、費用低等特點。（詢問調(diào)查、抽樣調(diào)查）

4. 網(wǎng)上調(diào)查。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)使調(diào)查的質(zhì)量大大提高了。（詢問調(diào)查、抽樣調(diào)查）

5. 座談會。它也稱為集體訪談法，它是將一組被調(diào)查者集中在調(diào)查現(xiàn)場，讓他們對調(diào)查的主題（如一種產(chǎn)品、一項服務(wù)或其他話題）發(fā)表意見，從而獲取調(diào)查資料的方法。（詢問調(diào)查、抽樣調(diào)查）

6. 個別深度訪問。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究?！吧钤L”是一種無結(jié)構(gòu)的個人訪問，調(diào)查人員運用大量的追問技巧，盡可能讓受訪者自由發(fā)揮，表達(dá)他的想法和感受。

7. 觀察法。它是指就調(diào)查對象的行動和意識，調(diào)查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。

8. 實驗法。它是一種特殊的觀察調(diào)查方法，它是在所設(shè)定的特殊實驗場所、特殊狀態(tài)下，對調(diào)查對象進(jìn)行實驗以取得所需資料的一種調(diào)查方法。

拓展資料：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)是表示某一地理區(qū)域自然經(jīng)濟要素特征、規(guī)模，結(jié)構(gòu)、水平等指標(biāo)的數(shù)據(jù)。是定性、定位和定量統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。比如我們通常所說的統(tǒng)計年鑒。

4.收集數(shù)據(jù)的方法有哪些

收集方法

1、調(diào)查法

調(diào)查方法一般分為普查和抽樣調(diào)查兩大類。

2、觀察法

主要包括兩個方面：一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應(yīng)用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結(jié)合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、實驗方法

實驗方法能通過實驗過程獲取其他手段難以獲得的信息或結(jié)論。

實驗方法也有多種形式，如實驗室實驗、現(xiàn)場實驗、計算機模擬實驗、計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下人機結(jié)合實驗等?，F(xiàn)代管理科學(xué)中新興的管理實驗，現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)中正在形成的實驗經(jīng)濟學(xué)中的經(jīng)濟實驗，實質(zhì)上就是通過實驗獲取與管理或經(jīng)濟相關(guān)的信息。

4、文獻(xiàn)檢索

文獻(xiàn)檢索就是從浩繁的文獻(xiàn)中檢索出所需的信息的過程。文獻(xiàn)檢索分為手工檢索和計算機檢索。

5、網(wǎng)絡(luò)信息收集

網(wǎng)絡(luò)信息是指通過計算機網(wǎng)絡(luò)發(fā)布、傳遞和存儲的各種信息。收集網(wǎng)絡(luò)信息的最終目標(biāo)是給廣大用戶提供網(wǎng)絡(luò)信息資源服務(wù)，整個過程經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)信息搜索、整合、保存和服務(wù)四個步驟，

參考資料來源：搜狗百科-信息收集

5.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

分析大數(shù)據(jù)，R語言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統(tǒng)計學(xué)，不需要完全理解，重在應(yīng)用。

分析簡單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，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的函數(shù)可以幫助你處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)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(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個購物籃的現(xiàn)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(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，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(dāng)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(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)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。沃爾瑪從上個世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

6.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進(jìn)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(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)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，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

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

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，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(zhì)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(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因為在一些綜合指標(biāo)的使用過程中，會抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)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(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、掌握基礎(chǔ)、更新知識。

基本技術(shù)怎么強調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計算機、統(tǒng)計知識）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。

數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數(shù)據(jù)提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。

統(tǒng)計知識與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

但是還是應(yīng)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，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產(chǎn)生任何價值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。

一名數(shù)據(jù)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：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。

第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務(wù)完成時間。

B：業(yè)務(wù)場景。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、這個數(shù)據(jù)是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。

4、這個數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。

后面二點，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(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價值，不是嗎？對于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點的時候，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(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。

你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。

新同學(xué)，還是好好花時間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因為基礎(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。

不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計學(xué)知識，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗來說，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識、基本技能的學(xué)習(xí)。

二、要有三心。1、細(xì)心。

2、耐心。3、靜心。

數(shù)據(jù)分析師其實是一個細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。

而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據(jù)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(jié)構(gòu)，慢慢你會形成一套自己的思想。

當(dāng)然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個分析體系的。

四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識。當(dāng)你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識的學(xué)習(xí)與積累上了。

這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進(jìn)入這個行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。

而沒有“魚”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，特別是沒有相關(guān)背景的同學(xué)。

很簡單，我總結(jié)了幾點：1、多向業(yè)務(wù)部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。

2、永遠(yuǎn)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。