数据分析有哪些方法

 2024-12-23 18:36:01  阅读 281  评论 0

摘要:现在的走势就是我们进入了一个大数据时代,有了数据我们该分析吗?数据分析的方法是什么?一、说明统计描述性统计是统计方法的总结,揭示了数据分布的特性.主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布和一些基本统计图形.1、缺失值填充:常用方法有去

现在的走势就是我们进入了一个大数据时代,有了数据我们该分析吗?数据分析的方法是什么?

一、说明统计

描述性统计是统计方法的总结,揭示了数据分布的特性.主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布和一些基本统计图形.

数据分析有哪些方法

1、缺失值填充:常用方法有去除法、平均法、决策树法.

2、正态检查:许多统计方法要求数值服从或接近正态分布,因此在进行数据分析前需要正态检查.常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法.

二、回归分析

回归分析是应用极为广泛的数据分析方法之一.根据观测数据建立变量之间的适当依赖关系,分析数据的内在规律.

1.一元线性分析

只有一个自变量x与变量y有关,x和y必须是连续变量,变量y或其差异必须遵循正态分布.

2.多元线性回归分析

使用条件:分析多个自变量x变量y的关系,x和y必须是连续变量,变量y或其差异必须遵循正态分布.

3.Logistic回归分析

线性回归模型要求变量为连续正态分布变量,自变量与变量为线性关系,但Logistic回归模型对变量分布没有要求,一般用于变量离散时的情况.

4.其他回归方法:非线性回归、秩序回归、Probit回归、加权回归等.

三、方差分析

使用条件:各种样品必须是相互独立的随机样品,各种样品来自正态分布的整体各个方差相等.

1.单因素方差分析:一个试验只有一个影响因素,或者有多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系.

2.多因素有互动差异分析:一个实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系

3.多因素没有互动差异分析:分析多个影响因素和反应变量的关系,但影响因素之间没有影响关系或忽视影响关系

4.协助者的差距祈祷:传统的差距分析有明显的缺点,无法控制分析中存在的随机因素,降低了分析结果的准确性.协调差分析主要是排除协调变量的影响后,对修正后的主要效果进行方差分析,结合线性回归和方差分析的分析方法.

版权声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章【数据分析有哪些方法】因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!;

原文链接:https://www.yxiso.com/offcn/689122.html

发表评论:

关于我们
院校搜的目标不仅是为用户提供数据和信息,更是成为每一位学子梦想实现的桥梁。我们相信,通过准确的信息与专业的指导,每一位学子都能找到属于自己的教育之路,迈向成功的未来。助力每一个梦想,实现更美好的未来!
联系方式
电话:
地址:广东省中山市
Email:beimuxi@protonmail.com

Copyright © 2022 院校搜 Inc. 保留所有权利。 Powered by BEIMUCMS 3.0.3

页面耗时0.0497秒, 内存占用1.97 MB, 访问数据库24次

陕ICP备14005772号-15