数据分析方法
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇数据分析方法范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
数据分析方法范文第1篇
· 为什么要做数据分析？
· 数据分析的目的是什么？
· 数据分析的一般过程是怎样的？
· 有哪些数据分析方法？
· 在服务性行业里，数据分析方法有哪些需要特别注意的地方？
· 在国内最容易犯哪些数据分析的错误？
因笔者能力和精力有限，文章中存在错误或没有详尽之处，还望各位读者见谅并恳请及时指正，大家相互学习。
(一)数据分析的核心作用
根据国际标准的定义，“数据分析是有组织、有目的地收集并分析数据，通过将数据信息化、可视化，使之成为信息的过程，其目的在于把隐藏在看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，从而总结研究对象的内在规律。”在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
这里需引起关注的是任何没有目的或结果的分析报告都是“忽悠”，都仅仅是没有灵魂的躯壳！我们经常看到国内的同事们忙于各种所谓的“数据分析报告”，堆砌了大量的图表和文字，显得“专业”、“美观”，但认真研读后却发现缺乏最关键的“分析”过程，更别说什么分析结果了。显然大家只是把对事实的原始描述当成了数据分析，而实际上描述原始事实只是数据分析过程的一项内容而非全部。数据分析不能仅有报表没有分析，因为“有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行”，报表只是数据的展现形式；数据分析也不能仅有分析没有结论，没有结论的分析无疑“差了一口气”，对实际业务工作无法产生价值，唯有通过分析得出结论并提出解决方案才能体现数据分析协助管理者辅助决策的核心作用。因此数据分析来源于业务，也必须反馈到业务中去，没有前者就不存在数据分析的基础，没有后者也就没有数据分析的价值了。
(二)数据分析的分类
最常见也是最标准的数据分析可分为三大类：描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。
所谓描述性分析是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体特征。这种分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形，比如上个月的平均通话时长是多少，员工离职率是多少等等。
探索性数据分析是指对已有数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法，侧重于在数据之中发现新的特征，比如呼叫中心的一次解决率和哪些因素相关？他们背后的驱动因素又有哪些？哪些因素是“因”、哪些又是“果”等等。
而验证性分析是依据一定的理论对潜在变量与观察变量间关系做出合理的假设，并对这种假设进行统计检验的现代统计方法，侧重于验证已有假设的真伪性。验证性分析是在对研究问题有所了解的基础上进行的，这种了解可建立在理论研究、实验研究或两者结合的基础上，比如从调研的结果来看本月的客户满意度比上个月高出2%，是否真是如此；男性客户的满意度是否高于女性客户等等。
(三)数据分析的一般过程
通常来讲完整的数据分析过程可分为以下几步：明确数据分析的目的、采集并处理数据、分析及展现数据、撰写分析报告。
现实情况中人们往往在做数据分析时陷入一大堆杂乱无章的数据中而忘记了分析数据的目的，数据分析第一步就是要明确数据分析的目的，然后根据目的选择需要分析的数据，明确数据分析的产出物，做到有的放矢、一击即中！
其次，在做数据分析时要根据特定需求采集数据，有目的地采集数据是确保数据分析过程有效的基础，采集后的数据（包括数值的和非数值的）要对其进行整理、分析、计算、编辑等一系列的加工和处理，即数据处理，数据处理的目的是从大量的、可能是难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定人群来说是有价值、有意义的数据。
接着是对处理完毕的数据进行分析和展现，分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，数据展现的方式有两类：列表方式、图形方式。
最后，整个数据分析过程要以“分析报告”的形式呈现出来，分析报告应充分展现数据分析的起因、过程、结果及相关建议，需要有分析框架、明确的结论以及解决方案。数据分析报告一定要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为整个数据分析过程就是为寻找或者求证一个结论才进行的。最后，分析报告要有建议或解决方案，以供管理者在决策时作参考。
(四)客户中心常用的数据分析工具及简介1 Excel
Excel是微软办公套装软件的一个重要组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel提供了强大的数据分析处理功能，利用它们可以实现对数据的排序、分类汇总、筛选及数据透视等操作。
2 SPC
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
3 SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，时至今日，统计分析功能仍是它的重要组成部分和核心功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，SAS提供多个统计过程，用户可以通过对数据集的一连串加工实现更为复杂的统计分析，此外 SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
4 JMP
JMP是SAS（全球最大的统计学软件公司）推出的一种交互式可视化统计发现软件系列，包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics，SAS Simulation Studio for JMP等强大的产品线，主要用于实现统计分析。其算法源于SAS，特别强调以统计方法的实际应用为导向，交互性、可视化能力强，使用方便。JMP的应用非常广泛，业务领域包括探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions）“统计产品与服务解决方案”软件，是世界上最早的统计分析软件，基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数，SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
6 Minitab
Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导，是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，具有无可比拟的强大功能和简易的可视化操作，对一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。
数据分析方法范文第2篇
环境监测数据可以反映出某一区域内的环境质量状况、污染物的排放情况以及环境受污染的程度。各项数据的不断汇总并分析为各级环保主管部门以及相关机构做决策提供了技术依据。因此，采用健全的质量保证体系以及方法来保证数据的分析质量很有必要。首先，我们先来了解监测数据分析的方法。
（一）统计规律分析
就是采用数理统计方法、模糊数学方法以及适用于小同环境要素的数学和物理方程等方法，对所得的监测数据进行深度剖析，做出详细的分析评价。这种数据分析方法主要适用于环境调查、环境规划和环评等工作。
（二）合理性分析
实际的环境监测中，影响环境要素变化的因素错综复杂，而有效的能用于综合分析的监测数据十分有限，所以我们需要考虑到各种环境要素之间的相互影响，以及监测项目之间的关系，理论结合实际全面分析数据的合理性，这样才可能得到准确可靠的、合理的监测数据分析结果。
二、提高环境监测数据分析质量的方法
为了促进环境执法工作的严肃和公正，在科学化环境管理政策中，提高环境数据分析质量很有必要。在前人的研究工作基础之上，我们提出了以下几种方法来提高数据分析质量。
（一）加强审核
加强各项审核是提高环境监测数据分析质量的重要方法，它主要是指加强对现有数据的综合审核。在进行例行监测或是年度监测计划时，我们的工作一般都是连续性的展开的，一年或是好几年，因此，我们可以建立一个动态的分析数据库，录入每次的监测数据，包括每个污染源的详细信息（污染点的地理位置和排放口的排污状况等），在以后的审核中，我们可以迅速地在数据审核中对于同一采样点、同一分析项目进行新旧数据的分析对比。当数据分析结果出现异常时，可以及时的发现并找到原因，这可以对污染应急事故的发生起到提前警示的作用。另外，在数据审核中，也要密切注意到同一水样、不同的分析项目之间的相关性，比如：同一水体中氟化物和总硬度、色度和pH的关系、氨氮和总氮之间的相关性等，这样也能及时发现数据分析中出现的误差。
（二）加强监督机制
通过调研我们发现，目前在传统的监测数据质量控制系统中依旧存在许多不足，我们可以通过引入反馈和交流机制，加强监督机制来有效提高数据分析的质量。首先，通过强化平面控制，在系统内部全面优化管理的模式，提高工作人员的分析技术水平，尽可能的减少或消除数据误差，以此来提高监测分析的准确性；其次，我们应该主动接受来自外界的监督，对于外界有异议的监测数据要进行反复的检测；再次，我们也应该多举办技术交流会，让技术人员可以与各级环境监测部门的人员沟通，学习他们的先进技术和方法，同时进行数据分析结果对比，找到自身的不足，发现问题并能及时更正。
（三）加强采样及实验室测量质量的控制
1.采样控制
工作人员在每次采样前，都应该根据实际环境情况来制定采样技术细则，做好采样控制，比如：需要校准仪器并确保仪器可以正常运转；使用的采样管和滤膜要正确安装，采样器干净整洁没有受到污染源的污染，其放置的位置也能满足采样要求等。采集好的样品，要妥善存放避免污染。如果样品不能及时进行检测，考虑到样品的稳定性，最好将样品密封并存放在于冰箱中。
2.实验室测量控制
在实验室进行样品测试之前，首先应该对所要用到的玻璃量器及分析测试仪器进行校验。日常工作中，也应该根据各种仪器保养规定，对仪器定期进行维护和校验，确保仪器可以正常运转工作。其次，需要准确调配各种溶液，特别是标准溶液，配置时要使用合格的实验用蒸馏水。测试数据时，先要测定标准样品并绘制标准曲线。测定样品时要检查相关系数和计算回归方程，并对实验系统误差进行测验，每一步都不能少。
三、结束语
数据分析方法范文第3篇
关键词：空气质量；异常数据，空气自动监测系统；
中图分类号： X169 文献标识码： A 文章编号：
1引言
随着国家科技水平的提高，居民的生活质量也在逐渐提高，人们对周围环境的要求也随之提高。环境的重要组成部分——空气，作为人类一切活动的必需元素，自然也被放在了重要的位置，它关系到人体的舒适度以及健康状况。为了改善国家的空气质量，环保部门已在国家的大多数地区布设了环境监测站，并分别为这些监测站配备了一定的监测系统及技术人员。目前，常用的环境空气监测系统为空气自动监测系统，该系统在大多数监测站觉得以应用，因为该系统不仅能够在监测站内自动完成空气质量数据的监测，还能够根据已测数据来预测本地区的未来空气质量变化趋势，此外还能够在发生特殊事件时迅速提供应急措施。但是该系统也有一定的缺点，即在某些特殊状况下，比如停电、损坏、空气质量突变，产生不正常数据。下面分别从异常数据和正常数据两个方面着重介绍了如何对监测数据进行分析及处理。
2异常数据的分析及处理方法
绝大多数类型的监测项目均会产生一定量的异常数据。空气自动监测系统也不例外，该系统常因气候的突变，以及系统本身的性能不稳定，系统组成部件出现故障等一系列因素而产生许多异常数据。大量资料显示，该系统产生的异常数据通常占有总数据百分之一到百分之三的比例，这个比值偏大，因此如何恰当地分析及处理这些异常数据同分析和处理正常数据一样，具有十分重要的意义。
2.1分析造成异常数据的原因
造成系统产生异常数据的原因较多，大致分为分析仪故障、气路故障和其他故障三大类。
2.1.1分析仪故障
分析仪故障主要分为以下两类：
(一)二氧化硫及二氧化氮分析仪故障
这两种分析仪的采样管和限流孔直径都较小，而空气中的灰尘含量较高，而且有的灰尘颗粒粒径较大，所以容易造成管道出现堵塞。一旦堵塞，将会对二氧化硫和二氧化氮和的监测值带来很大影响。这两台分析仪内部还分别设有一台小型泵，泵上均附有泵膜，泵膜如果被空气中的灰尘污染，也将对二氧化硫的监测造成影响。此外，该两种分析仪内部还有许多诸如紫外灯等小物件，这些小物件的损坏也会对二氧化硫的监测值造成很大的偏差。
（二）PM10监测仪故障
该监测仪对采样量要求较高，所以如果在采样时出现气体泄露将会造成PM10值偏低；流量计如果不准确也会造成PM10值出现偏差。在该分析仪内设有滤膜带，滤膜带的破裂将会造成PM10值偏大或者固定不变。此外，下雨天要格外注意加热管的工作状态。加热管的主要作用是将水分进行分离。下雨天空气中水分含量较高，如果加热管不能将水分完全分离，就会造成水分吸在滤膜上。这些水分会因监测仪温度的升高而随之挥发，水分的挥发将最终导致PM10值长期处于低水平不变动，甚至变成负数。
2.1.2气路故障
空气自动监测系统的采样头因接触空气而容易沾染污物，所以为了获得准确的监测数据，要经常清洗采样头，保持清洁。采样管系的顺畅与否也直接影响着监测数据的准确性。
2.1.3其他故障
该系统内部具有许多线路，任何一条线路出现松动或者破坏都将对监测值带来影响，甚至造成系统无法正常运转。此外，该系统在电路不稳定或者断电的状态下无法正常工作，所以供电系统由断电转为有电的较短时间段后，该监测系统会因仪器的预热而产生一些异常数据。
2.2异常数据的处理方法
对于异常数据，数据处理人员应该能够准确地从监测数据中进行去除。在去除异常数据后，如果正常数据能够满足规定的小时数，则可以直接去掉这些异常数据继续接下来的工作，并且还要同其他监测站的数据进行对比。而如果在去除异常数据后的正常数据不能够满足规定的小时数，则需要考虑再采用其他方法进行监测。
3正常数据的分析及处理方法
探究一个地区的空气质量的好坏，首先是选用高端精确的系统，如空气自动监测系统，对空气进行监测，然后就是对这些监测数据进行系统地分析及处理，二者缺一不可，同等重要。（一）筛选数据。将监测到的大量数据进行筛选，去掉突变值，也就是异常数据，剩下的就是正常数据。（二）列表。根据监测站的不同或者各个监测站的主要污染物的类别按照一定的时间顺序填入表格，将这些数据进行系统化。（三）画图。根据上一步的表格数据，选择适当的图线类型，如折线图、曲线图、柱形图或者饼状图，将数据反映在图中，空气质量的变化趋势及几个监测站之间的区别看起来会直接，更清楚。（四）讨论。在对正常的监测数据进行处理之后，接下来就是对这个处理结果进行讨论：同种监测站的同种污染物不同时间含量的不同，不同监测站的同种污染物含量之间的不同，同一个监测站不同污染物种类的含量差别等。此外还应重点讨论各个监测站的主要污染物的来源，在讨论污染物的主要来源时要注意结合监测站的地形状况、当时的气候状况、以及监测的地理位置，即是否靠近工业区、居民生活区或者道路等，因为工业区会直接排放多种类型的气态污染物，如硫化物，氮氧化物，PM10，有机化合物，碳氧化物，铅等进入空气，居民区在冬季时则会因取暖而排放大量的硫化物，靠近道路的监测站则会因道路上的车辆尾气而导致监测数据中氮氧化物含量较高。
4总结
为了准确地了解当地的空气质量状况，空气监测站的工作人员需要掌握正确的数据分析及处理方法，对于正常数据及异常数据分别采用不同的方法进行分析和处理。此外，在工作过程中，应根据实际状况的不同而进行适当的变通，制定恰当的解决方案，切不可死搬硬套，而且工作人员应明确自身责任，掌握熟练的技术，确保环境空气监测结果科学而正规。
参考文献
数据分析方法范文第4篇
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。
其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。
简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。
下面会详细介绍这四种方法。
1.描述型分析：发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析：为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3.预测型分析：可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，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，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。
数据分析方法范文第5篇
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一、数据统计分析的内涵
数据分析是指运用一定的分析方法对数据进行处理，从而获得解决管理决策或营销研究问题所需信息的过程。所谓的数据统计分析就是运用统计学的方法对数据进行处理。在实际的市场调研工作中，数据统计分析能使我们挖掘出数据中隐藏的信息，并以恰当的形式表现出来，并最终指导决策的制定。
二、数据统计分析的原则
（1）科学性。科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性，数据统计分析作为市场调研的重要组成部分也要具有同其他科学方法一样的客观标准。（2）系统性。市场调研是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程，而不是单个资料的记录、整理或分析活动。（3）针对性。就不同的数据统计分析方法而言，无论是基础的分析方法还是高级的分析方法，都会有它的适用领域和局限性。（4）趋势性。市场所处的环境是在不断的变化过程中的，我们要以一种发展的眼光看待问题。（5）实用性。市场调研说到底是为企业决策服务的，而数据统计分析也同样服务于此，在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。
三、推论性统计分析方法
（1）方差分析。方差分析是检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，它可以看作是t检验的一种扩展。它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响，比如它们之间有没有关联性、关联性的程度等，所采用的方法就是通过检验各个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。（2）回归分析。在数据统计分析中，存在着大量的一种变量随着另一种变量的变化而变化的情况，这种对应的因果变化往往无法用精确的数学公式来描述，只有通过大量观察数据的统计工作才能找到他们之间的关系和规律，解决这一问题的常用方法是回归分析。回归分析是从定量的角度对观察数据进行分析、计算和归纳。
四、多元统计分析方法
