資料分析的方法與技術

2022-07-17 09:57:09 字數 2104 閱讀 2787

資料分析是指採用準確適宜的分析方法和工具來分析經過處理的資料,提取有價值的資訊,從而形成有效的結論並通過視覺化技術展現出來的過程。

資料分析的方法有:

普遍使用的資料分析工具有:excel、spss、sas、eview、r語言、matlab、stata(強大)和weka等。

資料探勘工具:weka、quest、mineset、clementine、rapidminer、dbminer、mahout

視覺化設計工具:many eyes(免費)、d3、protovis、datawatch、quadrigram、tableau、google chart、jfreechart

一、基本資料分析方法:對比分析、趨勢分析、差異顯著性檢驗、分組分析法、結構分析法、交叉分析法、綜合評價分析、漏斗圖分析法等

1.1 對比分析:分析物件一般為相互聯絡的兩個指標資料,它主要展示與說明研究物件水平的高低、速度的快慢、規模的大小以及各關係之間是否協調。

對比分類方法:橫向對比、縱向對比、標準對比以及實際與計畫對比。

指標包括總量指標、相對指標、平均指標,結果可用相對數如百分數、倍數、係數等來反映。

應用:在了解財政收支資料特徵方面很有優勢,同時可用於差異分析。

1.2 趨勢分析:將實際達到的結果,通過比較同類指標不同時期的資料,繼而明確該指標的變化趨勢以及變化規律的一種分析方法。

方法:定比和環比

主要指標:定基動態比率=分析期數值/固定基期數值

逐期變化情況受很多因素影響,其中最主要的是季節影響,會出現大幅度波動,因此環比分析適用於沒有季節因素的時間序列資料

主要指標:環比動態比率=分析期數值/前期數值

應用:財務分析方面

1.3 顯著性檢驗:判斷事先對總體的引數或分布形式做的假設與真實情況是否存在顯著性差異,即檢驗總體所做的假設是否合理正確,原理是「小概率事件實際不可能性」

方法:t檢驗、方差分析等

1.4 分組分析:對現象的內部結構或現象之間的依存關係的研究。

方法:根據目的和客觀現象的內在特點,按照某個標準將研究物件分為若干不同性質的小組,使得組內差異小,組建差異大

原則:1.5 結構分析:通過指標來解釋企業資源結構分布、生產布局的狀況,便於經營者進行調整,投資者長期決策。

方法:指標:某一部分佔總體的比重。

結構指標%=總體中某一部分/總體總量*100%

1.6 因素分析法(斯皮爾曼剔提出,在心理學領域發展):根據分析指標與影響因素的關係,從而確定不同因素對分析指標影響程度以及影響方向的一種方法。

方法:1.7 交叉(表)分析法:指將有一定聯絡的兩個變數及其值交叉排列在一張表內,分析交叉表中變數之間的關係,常用的是二維交叉表分析法。描述變數間的關係,但不一定是因果關係。

1.8(多變數)綜合評價分析法:將多個指標轉化為乙個能反映綜合情況的指標進行評價。

1.9 漏斗圖分析法:直觀

業務流程轉化率和流失率,同時可反映流程中的重要環節。

應用:業務流程,可以結合對比分析等方法對不同細分使用者群的轉化率進行對比,也可以對同一行業類似產品的轉化率進行比較。

二、高階分析方法

4種要素組成:趨勢、季節變動、迴圈波動(非固定長度的變動)、不規則波動

模型:步驟:做圖分析(跳點是否為異常值、拐點是否要分段擬合)、曲線擬合和引數估計。

擴充套件:當x(t)中的t取非負整數時,就是一種特殊的隨機過程,可以看作是時間序列

注意:相關係數的計算是以直線關係為前提的。

2.3回歸分析

步驟:2.4 判別分析:判別新樣本的分類

原理:依據判別原則建立判別函式,確定判別函式的變數係數,計算判別指標得出分類結果。

方法:2.5 主成分分析與因子分析

區別:2.6 對應分析(關聯分析,r—q型因子分析):將乙個列聯表的行和列種各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

主要組成:**和關聯圖

應用:市場研究分析(市場細分、競爭分析和廣告分析)

2.7多維尺度分析(mds)看不懂,作圖結合對應分析

三、資料探勘

主要資料探勘任務包括關聯分析、分類與回歸、聚類分析和離群點檢測。

3.1關聯分析:apriori、fpgrowth

3.2分類與回歸

3.3聚類分析

3.4離群點檢測

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