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(资料图)
描述性统计分析:通过对数据进行总体和变量分布的描述,来了解数据的基本情况。这些统计分析包括中心趋势测量(均值、中位数、众数)、离散程度测量(方差、标准差、极差)和分布特征测量(偏态、峰态等)。
数据可视化:将数据以图形的方式展示出来,包括直方图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化能够帮助人们更容易地发现数据之间的关系和规律,从而更好地理解数据。
相关性分析:通过计算不同变量之间的相关系数或协方差,来确定它们之间的联系程度。通常使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼秩相关系数进行计算。
假设检验:通过对样本数据进行统计学检验,来判断某个假设是否成立。例如,比较两个样本均值是否有显著差异,或者通过方差分析(ANOVA)来比较多组样本之间是否存在显著差异。
回归分析:通过建立一个数学模型,来描述自变量和因变量之间的关系。回归分析可用于探究变量之间的因果关系,或者通过预测模型来预测某个变量的未来趋势。
分类与聚类分析:分类分析通过对数据进行分类,并将其分配到不同的组别中。聚类分析则是通过计算变量之间的相似性,来将数据分为若干组。
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来源: 快报:做数据分析的常用方法有哪些?
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