「數(shù)據(jù)分析」十六種常用的數(shù)據(jù)分析方法分享，經(jīng)常有朋友問朋友們，資料分析常用的分析方法有哪些，我要學(xué)習(xí)什么，今天的資料分析整理了16種常用的資料分析方法，供大家參考。
1、說(shuō)明統(tǒng)計(jì)。描述統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用表與分類、圖表與總結(jié)等數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的集中性、離散性、偏離性、高峰性進(jìn)行描述。
缺失值填充法：常用的方法有：去除法、平均法、最小鄰接法、比率回歸法、決策樹法。
正態(tài)檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或接近正態(tài)分布，所以之前就需要正態(tài)檢驗(yàn)。一般采用K-量、P-P圖、Q-Q圖、W法和動(dòng)差法進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。
假設(shè)檢驗(yàn)：參量檢測(cè)是在已知總體分布的情況下，對(duì)一些主要參數(shù)(如均值、百分比、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行檢測(cè)(要求總體服從正態(tài)分布)。
U型檢查使用條件：當(dāng)樣品含量n大時(shí)，樣品的值符合正態(tài)分布;T-檢查使用條件：試樣含量n小時(shí)，試樣值符合正態(tài)分布。a單樣本t檢驗(yàn)：推測(cè)總體平均μ0與已知總體平均μ0(理論值準(zhǔn)值)之間是否有差異。配對(duì)樣品t檢查：當(dāng)整體平均值不能確定時(shí)，兩個(gè)樣品可以配對(duì)，在各種可能影響處理效果的條件下，兩者處理結(jié)果是相似的。c兩個(gè)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：當(dāng)無(wú)法找到兩個(gè)非常相似的樣本進(jìn)行全面對(duì)比時(shí)使用。
2、非參數(shù)檢驗(yàn)。非參量檢驗(yàn)通常不考慮整體分布是否已知，而是考慮整體分布的位置是否相同，以及整體分布是否正態(tài)。
應(yīng)用：連續(xù)型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的分布形式通常是未知的，A為連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)不明或錯(cuò)誤，B體呈正態(tài)分布，數(shù)據(jù)也是連續(xù)的，但樣品容量很小，例如低于10，其主要檢測(cè)方法有卡方檢測(cè)、順序檢測(cè)、雙向檢測(cè)、行程檢測(cè)、K-檢測(cè)等。
3、信賴度分析。檢驗(yàn)測(cè)量結(jié)果的可靠性，例如調(diào)查問卷。外部信賴度：不同時(shí)間測(cè)量時(shí)計(jì)的一致性，信任度的再測(cè)量采用常規(guī)方法，內(nèi)部信賴度是指每個(gè)測(cè)度是否只測(cè)量一個(gè)概念，同時(shí)又構(gòu)成兩個(gè)表的內(nèi)部體的一致性，常用的方法可分成一半的信任度。
4、清單分析。對(duì)離散變量和定型變量進(jìn)行相關(guān)性分析。清單分析也包括對(duì)成對(duì)數(shù)據(jù)的卡片檢查，序列變量與序列變量相關(guān)的檢查。
5、相關(guān)分析。是否存在一定的依賴性，特定的依賴性對(duì)研究現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度進(jìn)行探討。
單一關(guān)系：這兩個(gè)因素之間的關(guān)系叫做單一關(guān)系，也就是研究時(shí)只涉及了一個(gè)自變量和一個(gè)變量。
復(fù)合關(guān)系：三個(gè)或更多因素的關(guān)系稱為復(fù)合關(guān)系，也就是研究時(shí)所涉及的兩個(gè)或更多自變量和變量。
偏離關(guān)系：當(dāng)某一現(xiàn)象涉及多種因素時(shí)，假定其他變量不變，其中兩個(gè)變量之間的關(guān)系叫做偏離關(guān)系。
6、方差分析法。用法：各樣本必須彼此獨(dú)立，且各樣本來(lái)自于正態(tài)分布，且整體方差相等。
類別。
一、單因素方差分析：一次試驗(yàn)僅有一個(gè)影響因素或多個(gè)影響因素時(shí)，僅分析其中一個(gè)因素與反應(yīng)因素之間的關(guān)系。
三是多因素?zé)o交互差異性分析：分析多個(gè)影響因素與反應(yīng)變量之間的關(guān)系，而忽略或忽略影響因素之間的關(guān)系。
助差禱告：傳統(tǒng)的助差禱告分析有明顯缺陷，不能控制分析中存在的隨機(jī)因素，影響禱告結(jié)果的準(zhǔn)確性。在排除了各協(xié)調(diào)因素的影響后，進(jìn)行方差分析，并將線性回歸與方差分析相結(jié)合，得出了修正后的主要效果。
7、回歸分析。
類別：
一元線性回歸分析：自變量x與變量y有關(guān)，x和y必須是連續(xù)的，變量y和它們的差值必須服從正態(tài)分布。
二是多元線性回歸分析。
用法：分析多個(gè)自變量與變量y之間的關(guān)系，x和y必須是連續(xù)的，并且變量y和它的剩余必須服從正態(tài)分布。
一是變態(tài)篩選：選擇最佳回歸方程的變態(tài)篩選方法有全橫型法(CP法)、逐步回歸法、前入法和后出法。
二、橫向診斷方法：
a剩余檢驗(yàn)：觀測(cè)值與估計(jì)值之差必須為正態(tài)分布。
b強(qiáng)影響點(diǎn)判斷：一般的搜索方法分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、馬哈拉諾比斯距離法。
c線性共診斷：
診斷法：耐受性、方差擴(kuò)大因子法(亦稱膨脹系數(shù)VIF)、特征性根性判斷、條件指標(biāo)CI、方差比例。
處置方法：增大樣本容量，選用主成分回歸，嶺回歸等其它回歸。
三、邏輯回歸分析法。
「數(shù)據(jù)分析」十六種常用的數(shù)據(jù)分析方法分享，該模型要求變量為連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量與變量呈線性關(guān)系，而邏輯回歸模型對(duì)變量的分布沒有要求，通常用于變量的離散。
類別：
邏輯回歸模型有條件和非條件兩種，條件Logistic回歸模型與非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)報(bào)價(jià)是否使用了條件概率，其它的回歸方法有非線性回歸，有序回歸，Probit回歸，權(quán)值回歸等。
8、聚類分析
通過對(duì)樣本個(gè)體或指標(biāo)變量的特征進(jìn)行分類，尋找衡量事物相似度的合理統(tǒng)計(jì)量。
一、性質(zhì)的分類：
Q-類型聚類分析：對(duì)樣本進(jìn)行分類，也稱為樣本聚類，是用距離系數(shù)來(lái)衡量相似性的統(tǒng)計(jì)量，例如歐式距離，極值距離，絕對(duì)距離等等。
類型聚類分析：將指標(biāo)進(jìn)行分類，也稱為指標(biāo)聚類，用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量相似度，相關(guān)系數(shù)，列聯(lián)系數(shù)等等。
二、方法分類：
系統(tǒng)聚類法：適用于小樣本樣本或指標(biāo)聚類，通常采用系統(tǒng)聚類法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行聚類，也稱為分層聚類。
逐步聚類法：適用于大樣本樣本的聚類分析。
其它聚類方法：兩步聚類，K-均值聚類等。
9、鑒別分析。
第一，判別分析：根據(jù)一批分類明確的樣本，建立判別函數(shù)，使誤判的案例最少，然后根據(jù)給定的新樣本，判斷它來(lái)自哪個(gè)總體。
與聚類分析的區(qū)別。
聚類分析既能對(duì)樣本進(jìn)行分類，又能對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類，而判別分析只能對(duì)樣本進(jìn)行分類。
聚類分析預(yù)先不知道事物的類別，也不知道它的分類;而判別分析則預(yù)先知道事物的類別，也不知道它的分類。
第三，聚類分析不需要分類歷史數(shù)據(jù)，而是直接對(duì)樣本進(jìn)行分類;而判別分析則需要分類歷史數(shù)據(jù)來(lái)建立判別函數(shù)，然后再對(duì)樣本進(jìn)行分類。
進(jìn)行分類：
(1)費(fèi)舍爾鑒別分析法：
將距離作為判別標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，即對(duì)樣本而言，距離最短的一個(gè)類別被分為哪一類，適用于兩類判別;
將概率作為判別標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，即樣本屬于哪一類，概率最大分到哪一類，適用于哪一類。
適合多重鑒別診斷。
(2)BAYES判別分析：
與FISHER判別分析法相比，BAYES判別分析法更完善、更先進(jìn)，不僅可以解決多分類判別分析問題，而且在分析中考慮了數(shù)據(jù)的分布狀況，因此一般更常用;
10.主元分析。
把一組相互關(guān)聯(lián)的指標(biāo)變適轉(zhuǎn)換成一組相互獨(dú)立的新的指標(biāo)變量，然后用其中少數(shù)幾個(gè)新的指標(biāo)變量來(lái)綜合對(duì)原有的多個(gè)指標(biāo)變量中的主要信息作出反應(yīng)。
11.因素分析。
一個(gè)多元統(tǒng)計(jì)分析方法，目的是尋找隱藏在多元數(shù)據(jù)中的潛在因素，這些因素不能直接觀察，但會(huì)影響或支配可測(cè)變量，并估計(jì)潛在因素對(duì)可測(cè)變量的影響程度和潛在因素之間的相關(guān)性。
同主元分析相比：
同一性：都能對(duì)多個(gè)原始變量的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系起到作用。
差異性：主成分分析重在綜合原始變異信息，而因子分析重在解釋原始變異之間的關(guān)系，是一種比主成分分析更深入的多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。
目的：
一、減少分析變量的數(shù)目。
通過變量之間的相關(guān)關(guān)系探測(cè)，對(duì)原始變量進(jìn)行分類;
12.時(shí)間序列分析。
為解決實(shí)際問題而研究隨機(jī)性數(shù)據(jù)序列遵循的統(tǒng)計(jì)規(guī)律的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)方法;時(shí)間序列通常由4個(gè)要素組成：趨勢(shì)、季節(jié)變化、周期波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。
研究方法：移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法，ARIMA橫型，ARIMAX量化橫型，ARIMAX向自回歸橫型，ARCH族模型。
13.生存分析。
一種統(tǒng)計(jì)分析方法，用于研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間與相關(guān)因索的關(guān)系。
一、內(nèi)容包括：
描述生存過程，也就是研究生存時(shí)間的分配規(guī)律。
比較生存過程，即對(duì)兩組或兩組以上的生存時(shí)間分布進(jìn)行研究和比較。
分析危險(xiǎn)因素，也就是研究危險(xiǎn)因素對(duì)生命周期的影響。
建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，即把生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性用一個(gè)數(shù)學(xué)公式來(lái)表達(dá)。
二、方法：
(1)統(tǒng)計(jì)描述：包括求生存時(shí)間的分位數(shù)，中數(shù)生存時(shí)間，平均數(shù)，生存函數(shù)估計(jì)，判斷生存時(shí)間的圖示法，對(duì)分析數(shù)據(jù)不作任何統(tǒng)計(jì)推斷。
二是非參數(shù)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)各組變量各水平的生存曲線是否一致，對(duì)生存時(shí)間分布無(wú)要求，檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。
乘積正數(shù)限法(PL)
生命表分析(LT法)
三、半?yún)?shù)橫橫型回歸分析：在特定假設(shè)下，建立生存時(shí)間隨多種危險(xiǎn)因素變化的回歸方程，以Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸為代表。
參數(shù)模型回歸分析：當(dāng)已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí)，對(duì)相應(yīng)的參數(shù)模型進(jìn)行擬合，更準(zhǔn)確地分析確定變量間的變化規(guī)律。
14.典型相關(guān)性分析。關(guān)聯(lián)分析通常是分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系，而典型相關(guān)分析則是分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法，例如，3個(gè)學(xué)業(yè)成績(jī)指標(biāo)和5個(gè)學(xué)業(yè)成績(jī)指標(biāo)。經(jīng)典相關(guān)分析的基本思想與主元分析的基本思想是類似的，它把單變量中一組變量的多重線性相關(guān)研究轉(zhuǎn)化為少數(shù)綜合變量間簡(jiǎn)單線性相關(guān)的研究，而其中少數(shù)綜合變量中的線性相關(guān)信息幾乎覆蓋了原始變量組中所有的相應(yīng)信息。
15.R0C分析。該曲線是以一系列不同的二分類方式(分界值或閾值)為基礎(chǔ)的曲線，縱坐標(biāo)為真陽(yáng)性率(靈敏度)，橫坐標(biāo)為假陽(yáng)性率(1-特異性度)。
目的：R0C曲線在任意分界值范圍內(nèi)均可方便地識(shí)別疾病;
使用;選擇最優(yōu)的診斷分界線值。越是靠近左上角的R0C曲線，測(cè)試的精確度越高;兩個(gè)或兩個(gè)以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病鑒別能力的比較，以一條R0C曲線下面積來(lái)反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
16.其他分析方法。多響應(yīng)分析，距離分祈法，項(xiàng)目分祈法，對(duì)應(yīng)分祈法，決策樹分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)方程法，蒙特卡洛模擬法等。
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