數據分析是指對收集到的大量資料，采用適當的統計分析方法，從資料中提取有用的資料，形成結論，對資料進行詳盡的研究和歸納。這個過程也是質量管理體系的支撐過程。從實際情況來看，數據分析有助于人們做出正確的判斷。下面就讓小編為大家介紹分析數據的方法都有哪些？

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分析數據的方法都有哪些？

分析數據的方法都有哪些？

一、描寫統計學

    描述性統計是一種反映數據分布特征的一種統計方法的集合。包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散度分析、數據分布和一些基本的統計圖形等。

    缺值填充：目前常用的有剔除、均值、決策樹等方法。正態性檢驗：許多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，因此在進行數據分析前，需要對數值進行正態檢驗。一般方法：K量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

    回歸分析是應用非常廣泛的數據分析方法之一。該方法根據觀測數據建立相應的變量之間的依賴關系，分析數據的內在規律。

1.一元線性分析

    只有一個自變量X和一個因變量Y有關，X和Y都必須是連續變量，因為Y或Y的剩余值必須服從正態分布。

2.多元線性回歸分析

    應用條件：分析多個自變量X和因變量Y之間的關系，X和Y必須是一個連續變量，因變量Y或它的殘差必須服從正態分布。

3.邏輯回歸分析

    由于變量是離散的，線性回歸模型要求因變量是連續的正態分布變量，而且自變量與因變量之間有線性關系，Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，通常應用于離散情況。

4.其它的回歸方法有：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。

三、方差分析

    用途：每個樣本都必須是獨立的隨機樣本；每個樣本都必須是正態分布的整體；各總體差異相同。

1.單因素方差分析

    試驗中僅有一個影響因素，或存在多個影響因素時，僅對其中一個因素和響應變量進行分析。

2.多因素的交互方差分析

    一是實驗有多個影響因素，分析多個因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系。

3.多因素無交互方差分析

    分析多個影響因素與反應變量的關系，但影響因素之間不影響關系或忽略影響關系。

4.協方差分

    傳統的方差分析方法有明顯缺陷，不能控制分析中的某些隨機因素，降低分析結果的準確性。協方差分析主要是在排除協變量影響后，再對修正的主效應進行方差分析，是線性回歸和方差分析相結合的一種分析方法。

    20世紀初，數據分析的數學基礎已經建立，但是直到計算機的出現，使實際操作成為可能，使數據分析得以推廣。資料分析是數學和計算機科學相結合的產物。統計領域，有人把數據分析分成描述性統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于發現數據中的新特征，而驗證性數據分析側重于已有假設的確認或證明。以上就是小編為大家介紹的分析數據的方法都有哪些？感謝觀看。