0,數(shù)量分析

1,異同分析

2孵滞，立場(chǎng)分析

3,點(diǎn)線面體分析

4，構(gòu)造分析

5鸯匹，穩(wěn)定性分析

6坊饶，效用分析

7，效率分析

8殴蓬，色彩分析

9,力的分析

10匿级，味道分析

11，燃燒分析

12，溫度分析

13,質(zhì)量分析

14痘绎，能量分析

15津函，旋律分析

16，音色分析

17孤页，頻率分析

18,幅度分析

19尔苦，速度分析

20,時(shí)間分析

21,方向分析

22,距離分析

23,占比分析

24,同比分析

25，分布分析

一散庶，內(nèi)涵分解

二，外延劃分

三凌净，立場(chǎng)邏輯

數(shù)據(jù)分析方法

1描述型分析:發(fā)生了什么

2診斷型分析:為什么會(huì)發(fā)生

3預(yù)測(cè)型分析:可能會(huì)發(fā)生什么

4指令型分析:需要做什么

模擬電子系統(tǒng)分析方法

1直流分析

2交流分析

3瞬態(tài)分析

4傅里葉分析

5阻抗特性分析

6噪聲分析

7零極點(diǎn)分析

8隨機(jī)分析

9溫度掃描

10參數(shù)掃描

相關(guān)分析方法

1圖表相關(guān)

2協(xié)方差（正相關(guān)負(fù)相關(guān)不相關(guān)）

3相關(guān)系數(shù)

4一元回歸及多元回歸

5互信息

經(jīng)常會(huì)有朋友問(wèn)到一個(gè)朋友悲龟，數(shù)據(jù)分析常用的分析方法有哪些，我需要學(xué)習(xí)哪個(gè)等等之類的問(wèn)題冰寻，今天數(shù)據(jù)分析精選給大家整理了十六種常用的數(shù)據(jù)分析方法须教，供大家參考學(xué)習(xí)。

一斩芭、描述統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類轻腺，圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)划乖、偏度贬养、峰度。

1琴庵、缺失值填充：常用方法：剔除法误算、均值法、最小鄰居法迷殿、比率回歸法儿礼、決策樹法。

2庆寺、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布蚊夫，所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)懦尝、P-P圖知纷、Q-Q圖、W檢驗(yàn)陵霉、動(dòng)差法屈扎。

二、假設(shè)檢驗(yàn)

1撩匕、參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)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(duì)一些主要的參數(shù)(如均值鹰晨、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 模蜡。

1）U驗(yàn)? 使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)漠趁，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn) 使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

A? 單樣本t檢驗(yàn)：推斷該樣本來(lái)自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無(wú)差別忍疾；

B? 配對(duì)樣本t檢驗(yàn)：當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí)闯传，且兩個(gè)樣本可以配對(duì)，同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似卤妒；

C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：無(wú)法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用甥绿。

2、非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知则披，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)共缕，而是針對(duì)總體的某些一股性假設(shè)（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(yàn)士复。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料图谷，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)阱洪，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)便贵；

B 體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型冗荸，但樣本容量極小承璃，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)蚌本、秩和檢驗(yàn)绸硕、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)魂毁、K-量檢驗(yàn)等玻佩。

三、信度分析

檢査測(cè)量的可信度席楚，例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性咬崔。

分類：

1、外在信度：不同時(shí)間測(cè)量時(shí)量表的一致性程度烦秩，常用方法重測(cè)信度

2垮斯、內(nèi)在信度；每個(gè)量表是否測(cè)量到單一的概念只祠，同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何兜蠕，常用方法分半信度。

四抛寝、列聯(lián)表分析

用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)熊杨。

對(duì)于二維表曙旭，可進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，對(duì)于三維表晶府，可作Mentel-Hanszel分層分析桂躏。

列聯(lián)表分析還包括配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)川陆。

五剂习、相關(guān)分析

研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度较沪。

1鳞绕、單相關(guān)： 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān)，即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量尸曼；

2们何、復(fù)相關(guān) ：三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān)骡苞；

3垂蜗、偏相關(guān)：在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合楷扬，當(dāng)假定其他變量不變時(shí)解幽，其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。

六烘苹、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本躲株；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等镣衡。

分類

1霜定、單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)廊鸥，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系

2望浩、多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系惰说，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3磨德、多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)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吆视、協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端典挑，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度啦吧。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析您觉，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法，

七授滓、回歸分析

分類：

1琳水、一元線性回歸分析：只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)肆糕，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布炫刷。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系浑玛，X與Y都必須是連續(xù)型變量顾彰，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 涨享。

1）變呈篩選方式：選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法奔脐，向前引入法和向后剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗(yàn)： 觀測(cè)值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布

B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷：尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法髓迎、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度排龄、方差擴(kuò)大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)橄维、特征根判定法拴曲、條件指針CI澈灼、方差比例

處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3流译、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里者疤，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求革砸，一般用于因變量是離散時(shí)的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率册踩。

4效拭、其他回歸方法 非線性回歸缎患、有序回歸挤渔、Probit回歸判导、加權(quán)回歸等

八、聚類分析

樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類绕辖，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量引镊。

1、性質(zhì)分類：

Q型聚類分析：對(duì)樣本進(jìn)行分類處理吩抓，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度疹娶，如歐式距離、極端距離钳垮、絕對(duì)距離等

R型聚類分析：對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類處理饺窿，又稱指標(biāo)聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度，相關(guān)系數(shù)移斩、列聯(lián)系數(shù)等

2绢馍、方法分類：

1）系統(tǒng)聚類法： 適用于小樣本的樣本聚類或指標(biāo)聚類，一般用系統(tǒng)聚類法來(lái)聚類指標(biāo)肠套，又稱分層聚類

2）逐步聚類法 ：適用于大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法 ：兩步聚類、K均值聚類等

九你稚、判別分析

1瓷耙、判別分析：根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數(shù)刁赖，使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少哺徊，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品，判斷它來(lái)自哪個(gè)總體

2乾闰、與聚類分析區(qū)別

1）聚類分析可以對(duì)樣本逬行分類落追，也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類涯肩；而判別分析只能對(duì)樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別轿钠，也不知道分幾類疗垛；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料咬展，而直接對(duì)樣本進(jìn)行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數(shù)，然后才能對(duì)樣本進(jìn)行分類

3祷舀、進(jìn)行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別準(zhǔn)則來(lái)分類瀑梗，即樣本與哪個(gè)類的距離最短就分到哪一類， 適用于兩類判別裳扯；

以概率為判別準(zhǔn)則來(lái)分類抛丽，即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類，適用于

適用于多類判別饰豺。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn)亿鲜，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)哟忍，所以一般較多使用狡门；

十陷寝、主成分分析

將彼此梠關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量，并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 其馏。

十一凤跑、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無(wú)法直接觀察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在因子叛复、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個(gè)原始變量?jī)?nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系仔引，是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法

用途：

1）減少分析變量個(gè)數(shù)

2）通過(guò)對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系探測(cè)，將原始變量進(jìn)行分類

十二褐奥、時(shí)間序列分析

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法咖耘，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問(wèn)題撬码；時(shí)間序列通常由4種要素組成：趨勢(shì)儿倒、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)呜笑。

主要方法：移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法夫否、ARIMA橫型、量ARIMA橫型叫胁、ARIMAX模型凰慈、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三驼鹅、生存分析

用來(lái)研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法

1微谓、包含內(nèi)容：

1）描述生存過(guò)程，即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律

2）比較生存過(guò)程输钩，即研究?jī)山M或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律豺型，并進(jìn)行比較

3）分析危險(xiǎn)因素，即研究危險(xiǎn)因素對(duì)生存過(guò)程的影響

4）建立數(shù)學(xué)模型张足，即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來(lái)触创。

2坎藐、方法：

1）統(tǒng)計(jì)描述：包括求生存時(shí)間的分位數(shù)为牍、中數(shù)生存期、平均數(shù)岩馍、生存函數(shù)的估計(jì)碉咆、判斷生存時(shí)間的圖示法，不對(duì)所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論

2）非參數(shù)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)分組變量各水平所對(duì)應(yīng)的生存曲線是否一致蛀恩，對(duì)生存時(shí)間的分布沒(méi)有要求疫铜，并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。

A 乘積極限法（PL法）

B 壽命表法(LT法)

3）半?yún)?shù)橫型回歸分析：在特定的假設(shè)之下双谆，建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程壳咕，這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法

4）參數(shù)模型回歸分析：已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí)席揽，擬合相應(yīng)的參數(shù)模型，更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律

十四谓厘、典型相關(guān)分析

相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系幌羞，而典型相關(guān)分析是分析兩組變里（如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績(jī)表現(xiàn)指標(biāo)）之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似竟稳，它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對(duì)少數(shù)幾對(duì)綜合變量之間的簡(jiǎn)單線性相關(guān)性的研究属桦，并且這少數(shù)幾對(duì)變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。

十五他爸、R0C分析

R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽(yáng)性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)聂宾，假陽(yáng)性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病的識(shí)別能力

用途 诊笤；

2系谐、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角讨跟，試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高蔚鸥；

3、兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病識(shí)別能力的比較许赃，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性止喷。

十六、其他分析方法

多重響應(yīng)分析混聊、距離分祈弹谁、項(xiàng)目分祈、對(duì)應(yīng)分祈句喜、決策樹分析预愤、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程咳胃、蒙特卡洛模擬等植康。