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聚類分析、
2.因子分析、
3.相關(guān)分析、
4.對應(yīng)分析、
5.回歸分析、
6.方差分析;
數(shù)據(jù)分析方法五種(數(shù)據(jù)分析圖表)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法五種的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、汽車故障診斷時(shí)常用的數(shù)據(jù)分析方法是什么?
從實(shí)踐中總結(jié)出如下五種常用方法可供參考:
1.數(shù)據(jù)流分析方法是分析數(shù)據(jù)流的工具
2.其中值域分析法
3.時(shí)域分析法是對某一數(shù)據(jù)作具體分析的方法;
4..因果分析法和關(guān)聯(lián)分析法是對多個(gè)數(shù)據(jù)之間相互關(guān)系作具體分析的方法;
5比較分析法是將同一車輛或同一車型的數(shù)據(jù)組與該車輛或車型過去存儲(chǔ)的數(shù)
據(jù)組進(jìn)行比較的分析方法。
二、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總
一、描述統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類,圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。 2、正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。 二、假設(shè)檢驗(yàn) 1、參數(shù)檢驗(yàn) 參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn) 。 1)U驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布 2)T檢驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布 A 單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無差別; B 配對樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對,同對中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似; C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時(shí)使用。 2、非參數(shù)檢驗(yàn) 非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數(shù),而是針對總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。 適用情況:順序類型的數(shù)據(jù)資料,這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。 A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài); B 體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下; 主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。 三、信度分析 檢査測量的可信度,例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。 分類: 1、外在信度:不同時(shí)間測量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測信度 2、內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。 四、列聯(lián)表分析 用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。 對于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。 列聯(lián)表分析還包括配對計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。 五、相關(guān)分析 研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。 1、單相關(guān): 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量; 2、復(fù)相關(guān) :三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān); 3、偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。 六、方差分析 使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。 分類 1、單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系 2、多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系 3、多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系 4、協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法, 七、回歸分析 分類: 1、一元線性回歸分析:只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。 2、多元線性回歸分析 使用條件:分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。 1)變呈篩選方式:選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法,向前引入法和向后剔除法 2)橫型診斷方法: A 殘差檢驗(yàn): 觀測值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布 B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷:尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法 C 共線性診斷: 診斷方式:容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例 處理方法:增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等 3、Logistic回歸分析 線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,一般用于因變量是離散時(shí)的情況 分類: Logistic回歸模型有條件與非條件之分,條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率。 4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等 八、聚類分析 樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類,尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。 1、性質(zhì)分類: Q型聚類分析:對樣本進(jìn)行分類處理,又稱樣本聚類分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,如歐式距離、極端距離、絕對距離等 R型聚類分析:對指標(biāo)進(jìn)行分類處理,又稱指標(biāo)聚類分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等 2、方法分類: 1)系統(tǒng)聚類法: 適用于小樣本的樣本聚類或指標(biāo)聚類,一般用系統(tǒng)聚類法來聚類指標(biāo),又稱分層聚類 2)逐步聚類法 :適用于大樣本的樣本聚類 3)其他聚類法 :兩步聚類、K均值聚類等 九、判別分析 1、判別分析:根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數(shù),使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少,進(jìn)而對給定的一個(gè)新樣品,判斷它來自哪個(gè)總體 2、與聚類分析區(qū)別 1)聚類分析可以對樣本逬行分類,也可以對指標(biāo)進(jìn)行分類;而判別分析只能對樣本 2)聚類分析事先不知道事物的類別,也不知道分幾類;而判別分析必須事先知道事物的類別,也知道分幾類 3)聚類分析不需要分類的歷史資料,而直接對樣本進(jìn)行分類;而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數(shù),然后才能對樣本進(jìn)行分類 3、進(jìn)行分類 : 1)Fisher判別分析法 : 以距離為判別準(zhǔn)則來分類,即樣本與哪個(gè)類的距離最短就分到哪一類, 適用于兩類判別; 以概率為判別準(zhǔn)則來分類,即樣本屬于哪一類的概率最大就分到哪一類,適用于 適用于多類判別。 2)BAYES判別分析法 : BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn),它不僅能解決多類判別分析,而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài),所以一般較多使用; 十、主成分分析 將彼此梠關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量,并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 。 十一、因子分析 一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對可測變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法 與主成分分析比較: 相同:都能夠起到済理多個(gè)原始變量內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用 不同:主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系,是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法 用途: 1)減少分析變量個(gè)數(shù) 2)通過對變量間相關(guān)關(guān)系探測,將原始變量進(jìn)行分類 十二、時(shí)間序列分析 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問題;時(shí)間序列通常由4種要素組成:趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。 主要方法:移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型 十三、生存分析 用來研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法 1、包含內(nèi)容: 1)描述生存過程,即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律 2)比較生存過程,即研究兩組或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律,并進(jìn)行比較 3)分析危險(xiǎn)因素,即研究危險(xiǎn)因素對生存過程的影響 4)建立數(shù)學(xué)模型,即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來。 2、方法: 1)統(tǒng)計(jì)描述:包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法,不對所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論 2)非參數(shù)檢驗(yàn):檢驗(yàn)分組變量各水平所對應(yīng)的生存曲線是否一致,對生存時(shí)間的分布沒有要求,并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對生存時(shí)間的影響。 A 乘積極限法(PL法) B 壽命表法(LT法) 3)半?yún)?shù)橫型回歸分析:在特定的假設(shè)之下,建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程,這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法 4)參數(shù)模型回歸分析:已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí),擬合相應(yīng)的參數(shù)模型,更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律 十四、典型相關(guān)分析 相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系,而典型相關(guān)分析是分析兩組變里(如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績表現(xiàn)指標(biāo))之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。 典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對少數(shù)幾對綜合變量之間的簡單線性相關(guān)性的研究,并且這少數(shù)幾對變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。 十五、R0C分析 R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾).以真陽性率(靈敏度)為縱坐標(biāo),假陽性率(1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線 用途: 1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對疾病的識(shí)別能力 用途 2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角,試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高; 3、兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對疾病識(shí)別能力的比較,一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。 十六、其他分析方法 多重響應(yīng)分析、距離分祈、項(xiàng)目分祈、對應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。三、數(shù)據(jù)分析方法論的高級(jí)方法有哪些?
數(shù)據(jù)分析方法論的高級(jí)方法有:
1.PEST分析法
PEST是一種針對行業(yè)所處宏觀環(huán)境進(jìn)行分析的模型。宏觀環(huán)境又稱一般環(huán)境,是指影響一切行業(yè)和企業(yè)的各種宏觀力量。對宏觀環(huán)境因素作分析時(shí)。
由于不同行業(yè)和企業(yè)有其自身特點(diǎn)和經(jīng)營需要,分析的具體內(nèi)容會(huì)有差異,但一般都應(yīng)對 政治(Political )、經(jīng)濟(jì)(Economic)、 技術(shù)(Technological)和社會(huì)(Social)這四大類影響企業(yè)的主要外部環(huán)境因素進(jìn)行分析,這種方法簡稱為 PEST 分析法。
2. 5W2H 分析法
5W2H分析法是以五個(gè) W 開頭的英語單詞和兩個(gè) H 開頭的英語單詞進(jìn)行提問,從回答中發(fā)現(xiàn)解決問題的線索,即何因 (Why) 、何事(What) 、何人(Who) 、何時(shí)(When) 、何地(Where) 、如何做(How) 、何價(jià)(How much),這就構(gòu)成了 5W2H 分析法的總框架。
3.SWOT分析法
SWOT分析法也叫態(tài)勢分析法,S (strengths)是優(yōu)勢、W (weaknesses)是劣勢,O (opportunities)是機(jī)會(huì)、T (threats)是威脅或風(fēng)險(xiǎn)。
4. 用戶行為理論分析法
網(wǎng)站分析的發(fā)展已經(jīng)較為成熟,有一套成熟的分析指標(biāo)。比如 IP、PV、頁面停留時(shí)間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)、流失率、關(guān)鍵字搜索、轉(zhuǎn)化率、登錄率,等等。
5.邏輯樹法
邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個(gè)已知問題當(dāng)成“主干”,然后開始考慮這個(gè)問題和哪些相關(guān)問題有關(guān),也就是“分支”。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性,它能將工作細(xì)分為便于操作的任務(wù),確定各部分的優(yōu)先順序,明確地把責(zé)任落實(shí)到個(gè)人。
四、大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些
您好朋友,上海獻(xiàn)峰科技指出:常用數(shù)據(jù)分析方法有,
問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法:描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析(structural equations modeling) 。 數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法:柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點(diǎn)圖(scatter diagram)、魚骨圖(Ishikawa)、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。
希 望 采納不足可追問
以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法五種相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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