數據分析的常用方法有什么？

   當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及，數據分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們的是，數據挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。你知道數據分析的常用方法有什么嗎？接下來小編就給大家帶來數據分析的常用方法有什么的相關介紹，一起來看看吧。

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數據分析的常用方法有什么？

1、描述性統計分析

   絕大多數的報紙、雜志、公司報告上的統計信息都會以簡單、易懂的方式匯總和展示，這種將數據以表格、圖形或數值的形式匯總的統計分析方法稱為描述性統計。描述性統計分析是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，并對數據的分布狀態、數字特征和隨機變量之間關系進行估計和描述的方法。這也是我們在日常生活最常用的一種數據分析方法，因此這里就不再用案例展開講解了。

2、信度分析

   信度即可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。企業在招聘員工時會有一套性格測試題，這里面就用到了信度分析。企業會在性格測試題里面放入兩道及以上相同或相似的問題，這兩道題問的內容一樣，但是具體表達描述不一樣，通過計算求職人員是否在答題時選擇結果一致的答案來分析該求職人員的可靠性。

3、相關分析

   相關性分析就是研究現象之間是否存在相關性，具體有相關性的現象探討相關性方向和相關性程度。舉例來說，人的身高與體重、空氣中的相對濕度與降水量是否有相關性，都是相關分析研究的問題。關聯分析的方法有很多種，可以快速地發現數據之間的正相關、負相關和不相關等關系。舉例來說，有一種情況，就是根據每日的廣告曝光量與費用成本數據，找出廣告曝光量與費用成本之間的依賴關系，并建立模型，以便于后續正確制定廣告策略。

4、回歸分析

   對兩組或多組變量之間定量關系的回歸分析研究，首先要確定變量的數量，然后再確定自變量和因變量。最常用的回歸分析是線性回歸。相關分析的深度和廣度是回歸分析。僅從統計學的角度對所研究的現象進行相關性分析，僅僅說明現象之間存在著密切的相關性是不夠的；而對統計上存在著相關性的現象進行相關性分析的目的，就是通過回歸分析，確定具有相關性的變量之間不確定的數量關系，然后用已知的自變量推算出未知變量的值，只有這樣，相關性分析才有實際意義。

5、聚類分析

   聚類分析是指對樣本個體或指標變量根據其特征進行分類，尋找衡量事物相似度的合理統計量。一般來說，我們遇到的許多數據都沒有明確或具體的分類標簽，為了更好地理解研究對象，我們使用聚類分析對看似無序的對象進行分組和分類。群集結果要求組內對象具有較高的相似度，組間對象具有較低的相似。值得注意的是，聚類分析是一種缺乏分類標記的分類方法，在對數據進行聚類和獲得聚類結果之后，通常會分別對每一個類進行深入分析，從而得到更為細致的結果。

   對同一資料的不同人所作的解釋，其結論可能不同，甚至完全相反，但其結論本身并無錯誤，因此，從客觀資料到主觀資料，需要一些科學的分析方法，作為橋梁，幫助資料信息更好、更全面、更快速地傳遞。以上就是小編為大家帶來的數據分析的常用方法有什么的相關介紹，希望對您有幫助。