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数据整理分析方法
我们要使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表。下面小编为你整理的数据整理分析方法，希望对你有所帮助！
数据整理分析方法
1、聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析
相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
实验数据的处理自然离不开绘制成表。那么，常见的实验数据处理表格体现方式分为两种：列表法和作图法。
列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：
(1)表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
(2)表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
(3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
(4)表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
(1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
(2)坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
(3)描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
(4)标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
六大数据分析的常见方法
1、对比分析法
对比分析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对，能告诉你过去发生了什么（现状分析）、告诉你某一现状为什么发生（原因分析）、告诉你将来会发生什么（预测分析）。
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？
对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比；动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。
这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。
注意事项：
指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量；对比的对象要有可比性；对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。
2、关联分析法
关联分析法是一种十分实用的分析技术，是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关关系，从而描述一个事务中某些属性同时出现的规律和模式。
关联分析的一个典型例子是购物篮分析，这是一个很有趣的典型案例：美国学者Agrawal在发现啤酒和纸尿裤经常一起出现在顾客购物篮中后，进行了研究，发现原因出自“奶爸”这一群体。首先，从时间上，周末比工作日购买纸尿裤喝啤酒的频率更多；其次，爸爸们喜欢看体育节目，而且更爱边喝啤酒边看，且美国的体育节目多在周末扎堆。所以，当周末母亲需要给孩子换纸尿裤时，通常会让正在看球的奶爸去买。奶爸出去买纸尿裤，会顺便带些啤酒回来。
世间万物之间多多少少会有一些关联，通过关联分析法，我们可以通过数据挖掘，将这些关联规则挖掘出来。
3、漏斗分析法
漏斗分析法是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。例如漏斗图用于网站中某些关键路径的转化率的分析，不仅能显示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。
单一的漏斗图无法评价网站某个关键流程中个步骤转化率的好坏。我们可以利用之前介绍的对比分析法，对同一环节优化前后的效果进行对比分析，或对同一环节不同细分用户群的转化率作比较，或对同行业类似产品的转化率进行对比，等等。
4、帕累托分析
帕累托分析又称ABC分类库存控制法，平常也称之为二八定律。二八定律是20世纪初意大利统计学家、经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的：在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，约20％，而不重要的因子则占多数，约80％，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。二八定律与 ABC 分类法大致相同，都是少数项目贡献了大部分价值。不同之处是ABC 分类法将对象分三类，而二八分析则为 A、B 两类，A 类品牌商品占总体的一小部分，贡献了 80%的销售额。
ABC分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。
按照ABC分组对产品进行分类，根据产品的效益将其分为三个等级，这样就可以有针对性地投放不同程度的资源，以达成产出最优效益的目的。
5、留存分析法
留存分析是一种用来分析用户参与情况的分析模型，可以用来衡量产品对用户价值的高低。留存分析应该能够灵活配置，通过留存率能够判断产品每一个步骤对客户的粘性，通过留存分析，能够宏观把控用户生命周期内产品的改善点。留存不仅是个可以反映客户粘性的指标，更多地反映产品对用户的吸引力。
按照不同周期，留存率分为三类：
日留存：
第一种是日留存，日留存又可以细分为以下几种：
次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数；
第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数；
第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数；
第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数；
第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数。
周留存：
第二种是周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
月留存：
第三种是月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
6、客户画像分析法
客户画像分析是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段，通过将典型客户信息标签化，来更好地对其开展营销活动。
RFM模型通过R（Rencency）近度、F（Frequency）频度、M（Monetary）额度三个指标将客户划分为8个类别。
通过RFM，我们可以把客户分为8类，然后就能方便公司针对不同的特征的用户产出相应的营销策略。
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