Question

数据分析的方法有哪些？

Answer 1

想提升数据分析能力有四个步骤：第一是重视分析，第二是进行分析，第三是组建分析的团队，第四是调整分析规划。这里重点说一下重视分析，在进行数据分析的时候一定要重视分析，数据分析能力的提高就是需要数据分析人员去重视数据分析，这就需要在进行数据分析之前盘点并梳理一下组织内部现有的分析资源。要想成为数据分析行业的高手，就需要很多的基本功知识以及很多的实战经验学习。很多人通过自学能够提高数据分析的知识，但是数据分析能力的提高效果不是很理想，虽然学会了数据分析的知识，但还是不会进行数据分析的实战操作，因此，要想更高效地…

Answer 2

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

Answer 3

数据分析师的工作一定要好好把握。关于数据分析师的思路和方法，小编觉得是这样的：
首先，你要明白什么是数据分析；
第二你要知道数据分析的目的；
第三、清楚数据分析的分类以及作用：现状分析、原因分析、预测分析第四，如何进行数据分析：
1.明确目的和思路
2.数据收集
3.数据处理
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
图表制作的五个步骤：
确定要表达主题；确定哪种图表最适合；选择数据制作图表；检查是否真实；反映数据检查是否表达观点
6.报告撰写
数据分析的四大误区
1.目的不明确，为了做而作，导致分析效果不明确；
2.对与行业、公司业务还有其他考虑因素认知不清楚，分析结果偏离实际。
3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；
4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。
每个人都有自己的工作特点和方法倾向，不过对于数据分析这种很有逻辑的工作，逻辑思路一定要处理清楚，该遵从的客观标准还是要严格遵守，而且数据分析只有产生了价值，你做的这份工作才算真在发挥了作用。

Answer 4

Answer 5

spss，多因素分析
但是不了解数据的性质，统计方法的基本原理，以及以往人们是如何处理类似数据，想轻松的得到正确的结果....不太容易
更新一下：
你这些数据不能判断是否线形（对我这样一个不懂你这个技术领域的人甚至都不能判断这是否是连续变量），因为
(cm)
(sccm)
(w)这三个变量都只有两个值，举个简单的例子，一个2元数据，y：x
，我给你的数据中x只有1，2两个值，你怎么判断它是直线还是曲线？
正如我前面和你说的，你首先要了解数据性质，(cm)
(sccm)
(w），这三个值是不是可以任意设定的（即连续变量），如果可以任意设，那应该多选点。如果不能任意设，只能是这几种组合，那回归就不适用，每种组合多做些样本，比较一下找个最佳组合就行了。
还有，我虽然不懂你的这个技术，但看下现有数据可明显发现，这个系统的输出误差很大，比较下第1，5组数据：
1
：0.8
125
275
550
5
：0.8
125
275
1037
在相同参数设定下，一组结果是全部里面最低的，一组却是很高。这你如何从专业角度理解。很明显现有的样本量也不够，但同时也要考虑是否有其它影响因素被忽略。
统计不是魔术，给些数据，就能得出答案，要自己理解你要研究的问题，理解数据，理解统计方法才行。
(顺便说一下看了你的数据后我的印象，cm对结果影响较大，当cm＝0.8时，a/m均值升高，但同时离散度增大，其它两变量基于有限数据看，对a/m似无大影响。这里的意义要你结合专业解释了）
祝好

Answer 6

代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题