數據分析方法

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇數據分析方法范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

數據分析方法范文第1篇

· 為什么要做數據分析？

· 數據分析的目的是什么？

· 數據分析的一般過程是怎樣的？

· 有哪些數據分析方法？

· 在服務性行業里，數據分析方法有哪些需要特別注意的地方？

· 在國內最容易犯哪些數據分析的錯誤？

因筆者能力和精力有限，文章中存在錯誤或沒有詳盡之處，還望各位讀者見諒并懇請及時指正，大家相互學習。

(一)數據分析的核心作用

根據國際標準的定義，“數據分析是有組織、有目的地收集并分析數據，通過將數據信息化、可視化，使之成為信息的過程，其目的在于把隱藏在看似雜亂無章的數據背后的信息集中和提煉出來，從而總結研究對象的內在規律?！痹趯嶋H工作中，數據分析能夠幫助管理者進行判斷和決策，以便采取適當策略與行動。

這里需引起關注的是任何沒有目的或結果的分析報告都是“忽悠”，都僅僅是沒有靈魂的軀殼！我們經常看到國內的同事們忙于各種所謂的“數據分析報告”，堆砌了大量的圖表和文字，顯得“專業”、“美觀”，但認真研讀后卻發現缺乏最關鍵的“分析”過程，更別說什么分析結果了。顯然大家只是把對事實的原始描述當成了數據分析，而實際上描述原始事實只是數據分析過程的一項內容而非全部。數據分析不能僅有報表沒有分析，因為“有報表不等于有分析，有分析不代表有效執行”，報表只是數據的展現形式；數據分析也不能僅有分析沒有結論，沒有結論的分析無疑“差了一口氣”，對實際業務工作無法產生價值，唯有通過分析得出結論并提出解決方案才能體現數據分析協助管理者輔助決策的核心作用。因此數據分析來源于業務，也必須反饋到業務中去，沒有前者就不存在數據分析的基礎，沒有后者也就沒有數據分析的價值了。

(二)數據分析的分類

最常見也是最標準的數據分析可分為三大類：描述性數據分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析。

所謂描述性分析是對一組數據的各種特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。這種分析要對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述，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，比如上個月的平均通話時長是多少，員工離職率是多少等等。

探索性數據分析是指對已有數據（特別是調查或觀察得來的原始數據）在盡量少的先驗假定下進行探索，通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法，側重于在數據之中發現新的特征，比如呼叫中心的一次解決率和哪些因素相關？他們背后的驅動因素又有哪些？哪些因素是“因”、哪些又是“果”等等。

而驗證性分析是依據一定的理論對潛在變量與觀察變量間關系做出合理的假設，并對這種假設進行統計檢驗的現代統計方法，側重于驗證已有假設的真偽性。驗證性分析是在對研究問題有所了解的基礎上進行的，這種了解可建立在理論研究、實驗研究或兩者結合的基礎上，比如從調研的結果來看本月的客戶滿意度比上個月高出2%，是否真是如此；男性客戶的滿意度是否高于女性客戶等等。

(三)數據分析的一般過程

通常來講完整的數據分析過程可分為以下幾步：明確數據分析的目的、采集并處理數據、分析及展現數據、撰寫分析報告。

現實情況中人們往往在做數據分析時陷入一大堆雜亂無章的數據中而忘記了分析數據的目的，數據分析第一步就是要明確數據分析的目的，然后根據目的選擇需要分析的數據，明確數據分析的產出物，做到有的放矢、一擊即中！

其次，在做數據分析時要根據特定需求采集數據，有目的地采集數據是確保數據分析過程有效的基礎，采集后的數據（包括數值的和非數值的）要對其進行整理、分析、計算、編輯等一系列的加工和處理，即數據處理，數據處理的目的是從大量的、可能是難以理解的數據中抽取并推導出對于某些特定人群來說是有價值、有意義的數據。

接著是對處理完畢的數據進行分析和展現，分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，數據展現的方式有兩類：列表方式、圖形方式。

最后，整個數據分析過程要以“分析報告”的形式呈現出來，分析報告應充分展現數據分析的起因、過程、結果及相關建議，需要有分析框架、明確的結論以及解決方案。數據分析報告一定要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為整個數據分析過程就是為尋找或者求證一個結論才進行的。最后，分析報告要有建議或解決方案，以供管理者在決策時作參考。

(四)客戶中心常用的數據分析工具及簡介1 Excel

Excel是微軟辦公套裝軟件的一個重要組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統計財經、金融等眾多領域。Excel提供了強大的數據分析處理功能，利用它們可以實現對數據的排序、分類匯總、篩選及數據透視等操作。

2 SPC

SPC（Statistical Process Control）即統計過程控制，是一種借助數理統計方法的過程控制工具。實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據分析結果采取必要措施：可能需要消除過程中的系統性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。

3 SAS

SAS是用于決策支持的大型集成信息系統，但該軟件系統最早的功能限于統計分析，時至今日，統計分析功能仍是它的重要組成部分和核心功能。在數據處理和統計分析領域，SAS系統被譽為國際上的標準軟件系統，SAS提供多個統計過程，用戶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。

4 JMP

JMP是SAS（全球最大的統計學軟件公司）推出的一種交互式可視化統計發現軟件系列，包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics，SAS Simulation Studio for JMP等強大的產品線，主要用于實現統計分析。其算法源于SAS，特別強調以統計方法的實際應用為導向，交互性、可視化能力強，使用方便。JMP的應用非常廣泛，業務領域包括探索性數據分析、六西格瑪及持續改善（可視化六西格瑪、質量管理、流程優化）、試驗設計、統計分析與建模、交互式數據挖掘、分析程序開發等。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“統計產品與服務解決方案”軟件，是世界上最早的統計分析軟件，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圖形。

6 Minitab

Minitab軟件是為質量改善、教育和研究應用領域提供統計軟件和服務的先導，是全球領先的質量管理和六西格瑪實施軟件工具，具有無可比擬的強大功能和簡易的可視化操作，對一般的數據分析和圖形處理都可以應付自如。

數據分析方法范文第2篇

環境監測數據可以反映出某一區域內的環境質量狀況、污染物的排放情況以及環境受污染的程度。各項數據的不斷匯總并分析為各級環保主管部門以及相關機構做決策提供了技術依據。因此，采用健全的質量保證體系以及方法來保證數據的分析質量很有必要。首先，我們先來了解監測數據分析的方法。

（一）統計規律分析

就是采用數理統計方法、模糊數學方法以及適用于小同環境要素的數學和物理方程等方法，對所得的監測數據進行深度剖析，做出詳細的分析評價。這種數據分析方法主要適用于環境調查、環境規劃和環評等工作。

（二）合理性分析

實際的環境監測中，影響環境要素變化的因素錯綜復雜，而有效的能用于綜合分析的監測數據十分有限，所以我們需要考慮到各種環境要素之間的相互影響，以及監測項目之間的關系，理論結合實際全面分析數據的合理性，這樣才可能得到準確可靠的、合理的監測數據分析結果。

二、提高環境監測數據分析質量的方法

為了促進環境執法工作的嚴肅和公正，在科學化環境管理政策中，提高環境數據分析質量很有必要。在前人的研究工作基礎之上，我們提出了以下幾種方法來提高數據分析質量。

（一）加強審核

加強各項審核是提高環境監測數據分析質量的重要方法，它主要是指加強對現有數據的綜合審核。在進行例行監測或是年度監測計劃時，我們的工作一般都是連續性的展開的，一年或是好幾年，因此，我們可以建立一個動態的分析數據庫，錄入每次的監測數據，包括每個污染源的詳細信息（污染點的地理位置和排放口的排污狀況等），在以后的審核中，我們可以迅速地在數據審核中對于同一采樣點、同一分析項目進行新舊數據的分析對比。當數據分析結果出現異常時，可以及時的發現并找到原因，這可以對污染應急事故的發生起到提前警示的作用。另外，在數據審核中，也要密切注意到同一水樣、不同的分析項目之間的相關性，比如：同一水體中氟化物和總硬度、色度和pH的關系、氨氮和總氮之間的相關性等，這樣也能及時發現數據分析中出現的誤差。

（二）加強監督機制

通過調研我們發現，目前在傳統的監測數據質量控制系統中依舊存在許多不足，我們可以通過引入反饋和交流機制，加強監督機制來有效提高數據分析的質量。首先，通過強化平面控制，在系統內部全面優化管理的模式，提高工作人員的分析技術水平，盡可能的減少或消除數據誤差，以此來提高監測分析的準確性；其次，我們應該主動接受來自外界的監督，對于外界有異議的監測數據要進行反復的檢測；再次，我們也應該多舉辦技術交流會，讓技術人員可以與各級環境監測部門的人員溝通，學習他們的先進技術和方法，同時進行數據分析結果對比，找到自身的不足，發現問題并能及時更正。

（三）加強采樣及實驗室測量質量的控制

1.采樣控制

工作人員在每次采樣前，都應該根據實際環境情況來制定采樣技術細則，做好采樣控制，比如：需要校準儀器并確保儀器可以正常運轉；使用的采樣管和濾膜要正確安裝，采樣器干凈整潔沒有受到污染源的污染，其放置的位置也能滿足采樣要求等。采集好的樣品，要妥善存放避免污染。如果樣品不能及時進行檢測，考慮到樣品的穩定性，最好將樣品密封并存放在于冰箱中。

2.實驗室測量控制

在實驗室進行樣品測試之前，首先應該對所要用到的玻璃量器及分析測試儀器進行校驗。日常工作中，也應該根據各種儀器保養規定，對儀器定期進行維護和校驗，確保儀器可以正常運轉工作。其次，需要準確調配各種溶液，特別是標準溶液，配置時要使用合格的實驗用蒸餾水。測試數據時，先要測定標準樣品并繪制標準曲線。測定樣品時要檢查相關系數和計算回歸方程，并對實驗系統誤差進行測驗，每一步都不能少。

三、結束語

數據分析方法范文第3篇

關鍵詞：空氣質量；異常數據，空氣自動監測系統；

中圖分類號： X169 文獻標識碼： A 文章編號：

1引言

隨著國家科技水平的提高，居民的生活質量也在逐漸提高，人們對周圍環境的要求也隨之提高。環境的重要組成部分——空氣，作為人類一切活動的必需元素，自然也被放在了重要的位置，它關系到人體的舒適度以及健康狀況。為了改善國家的空氣質量，環保部門已在國家的大多數地區布設了環境監測站，并分別為這些監測站配備了一定的監測系統及技術人員。目前，常用的環境空氣監測系統為空氣自動監測系統，該系統在大多數監測站覺得以應用，因為該系統不僅能夠在監測站內自動完成空氣質量數據的監測，還能夠根據已測數據來預測本地區的未來空氣質量變化趨勢，此外還能夠在發生特殊事件時迅速提供應急措施。但是該系統也有一定的缺點，即在某些特殊狀況下，比如停電、損壞、空氣質量突變，產生不正常數據。下面分別從異常數據和正常數據兩個方面著重介紹了如何對監測數據進行分析及處理。

2異常數據的分析及處理方法

絕大多數類型的監測項目均會產生一定量的異常數據?？諝庾詣颖O測系統也不例外，該系統常因氣候的突變，以及系統本身的性能不穩定，系統組成部件出現故障等一系列因素而產生許多異常數據。大量資料顯示，該系統產生的異常數據通常占有總數據百分之一到百分之三的比例，這個比值偏大，因此如何恰當地分析及處理這些異常數據同分析和處理正常數據一樣，具有十分重要的意義。

2.1分析造成異常數據的原因

造成系統產生異常數據的原因較多，大致分為分析儀故障、氣路故障和其他故障三大類。

2.1.1分析儀故障

分析儀故障主要分為以下兩類：

(一)二氧化硫及二氧化氮分析儀故障

這兩種分析儀的采樣管和限流孔直徑都較小，而空氣中的灰塵含量較高，而且有的灰塵顆粒粒徑較大，所以容易造成管道出現堵塞。一旦堵塞，將會對二氧化硫和二氧化氮和的監測值帶來很大影響。這兩臺分析儀內部還分別設有一臺小型泵，泵上均附有泵膜，泵膜如果被空氣中的灰塵污染，也將對二氧化硫的監測造成影響。此外，該兩種分析儀內部還有許多諸如紫外燈等小物件，這些小物件的損壞也會對二氧化硫的監測值造成很大的偏差。

（二）PM10監測儀故障

該監測儀對采樣量要求較高，所以如果在采樣時出現氣體泄露將會造成PM10值偏低；流量計如果不準確也會造成PM10值出現偏差。在該分析儀內設有濾膜帶，濾膜帶的破裂將會造成PM10值偏大或者固定不變。此外，下雨天要格外注意加熱管的工作狀態。加熱管的主要作用是將水分進行分離。下雨天空氣中水分含量較高，如果加熱管不能將水分完全分離，就會造成水分吸在濾膜上。這些水分會因監測儀溫度的升高而隨之揮發，水分的揮發將最終導致PM10值長期處于低水平不變動，甚至變成負數。

2.1.2氣路故障

空氣自動監測系統的采樣頭因接觸空氣而容易沾染污物，所以為了獲得準確的監測數據，要經常清洗采樣頭，保持清潔。采樣管系的順暢與否也直接影響著監測數據的準確性。

2.1.3其他故障

該系統內部具有許多線路，任何一條線路出現松動或者破壞都將對監測值帶來影響，甚至造成系統無法正常運轉。此外，該系統在電路不穩定或者斷電的狀態下無法正常工作，所以供電系統由斷電轉為有電的較短時間段后，該監測系統會因儀器的預熱而產生一些異常數據。

2.2異常數據的處理方法

對于異常數據，數據處理人員應該能夠準確地從監測數據中進行去除。在去除異常數據后，如果正常數據能夠滿足規定的小時數，則可以直接去掉這些異常數據繼續接下來的工作，并且還要同其他監測站的數據進行對比。而如果在去除異常數據后的正常數據不能夠滿足規定的小時數，則需要考慮再采用其他方法進行監測。

3正常數據的分析及處理方法

探究一個地區的空氣質量的好壞，首先是選用高端精確的系統，如空氣自動監測系統，對空氣進行監測，然后就是對這些監測數據進行系統地分析及處理，二者缺一不可，同等重要。（一）篩選數據。將監測到的大量數據進行篩選，去掉突變值，也就是異常數據，剩下的就是正常數據。（二）列表。根據監測站的不同或者各個監測站的主要污染物的類別按照一定的時間順序填入表格，將這些數據進行系統化。（三）畫圖。根據上一步的表格數據，選擇適當的圖線類型，如折線圖、曲線圖、柱形圖或者餅狀圖，將數據反映在圖中，空氣質量的變化趨勢及幾個監測站之間的區別看起來會直接，更清楚。（四）討論。在對正常的監測數據進行處理之后，接下來就是對這個處理結果進行討論：同種監測站的同種污染物不同時間含量的不同，不同監測站的同種污染物含量之間的不同，同一個監測站不同污染物種類的含量差別等。此外還應重點討論各個監測站的主要污染物的來源，在討論污染物的主要來源時要注意結合監測站的地形狀況、當時的氣候狀況、以及監測的地理位置，即是否靠近工業區、居民生活區或者道路等，因為工業區會直接排放多種類型的氣態污染物，如硫化物，氮氧化物，PM10，有機化合物，碳氧化物，鉛等進入空氣，居民區在冬季時則會因取暖而排放大量的硫化物，靠近道路的監測站則會因道路上的車輛尾氣而導致監測數據中氮氧化物含量較高。

4總結

為了準確地了解當地的空氣質量狀況，空氣監測站的工作人員需要掌握正確的數據分析及處理方法，對于正常數據及異常數據分別采用不同的方法進行分析和處理。此外，在工作過程中，應根據實際狀況的不同而進行適當的變通，制定恰當的解決方案，切不可死搬硬套，而且工作人員應明確自身責任，掌握熟練的技術，確保環境空氣監測結果科學而正規。

參考文獻

數據分析方法范文第4篇

當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及，數據挖掘分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案。

其實我想告訴他們的是，數據挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法。

簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。

下面會詳細介紹這四種方法。

1.描述型分析：發生了什么?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據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。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析：為什么會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特征過濾和鉆取數據等功能，以便更好的分析數據。

3.預測型分析：可能發生什么?

預測型分析主要用于進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發生了什么”、“為什么會發生”和“可能發生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

數據分析方法范文第5篇

相關熱搜：統計學  統計學原理

一、數據統計分析的內涵

數據分析是指運用一定的分析方法對數據進行處理，從而獲得解決管理決策或營銷研究問題所需信息的過程。所謂的數據統計分析就是運用統計學的方法對數據進行處理。在實際的市場調研工作中，數據統計分析能使我們挖掘出數據中隱藏的信息，并以恰當的形式表現出來，并最終指導決策的制定。

二、數據統計分析的原則

（1）科學性?？茖W方法的顯著特征是數據的收集、分析和解釋的客觀性，數據統計分析作為市場調研的重要組成部分也要具有同其他科學方法一樣的客觀標準。（2）系統性。市場調研是一個周密策劃、精心組織、科學實施，并由一系列工作環節、步驟、活動和成果組成的過程，而不是單個資料的記錄、整理或分析活動。（3）針對性。就不同的數據統計分析方法而言，無論是基礎的分析方法還是高級的分析方法，都會有它的適用領域和局限性。（4）趨勢性。市場所處的環境是在不斷的變化過程中的，我們要以一種發展的眼光看待問題。（5）實用性。市場調研說到底是為企業決策服務的，而數據統計分析也同樣服務于此，在保證其專業性和科學性的同時也不能忽略其現實意義。

三、推論性統計分析方法

（1）方差分析。方差分析是檢驗多個總體均值是否相等的一種統計方法，它可以看作是t檢驗的一種擴展。它所研究的是分類型自變量對數值型因變量的影響，比如它們之間有沒有關聯性、關聯性的程度等，所采用的方法就是通過檢驗各個總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數值型因變量是否有顯著影響。（2）回歸分析。在數據統計分析中，存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況，這種對應的因果變化往往無法用精確的數學公式來描述，只有通過大量觀察數據的統計工作才能找到他們之間的關系和規律，解決這一問題的常用方法是回歸分析?；貧w分析是從定量的角度對觀察數據進行分析、計算和歸納。

四、多元統計分析方法