一、描述性统计
描述性统计是一类统计方式的汇总,揭示了数据分布特性。它主要涵盖数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布还有一部分基本的统计图形。
1、缺失值填充:经常会用到方式有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验:不少统计方式都要求数值服从或近似服从正态分布,故此,在做数据分析以前需进行正态性检验。经常会用到方式:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用非常广泛的数据分析方式之一。它根据观测数据建立变量间一定程度上的依赖关系,以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
唯有一个自变量X与因变量Y相关,X与Y都一定要是连续型变量,因变量Y或其残差一定要服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件:分析多个自变量X与因变量Y的关系,X与Y都一定要是连续型变量,因变量Y或其残差一定要服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量,且自变量和因变量呈线性关系,而Logistic回归模型对因变量的分布不限制,大多数情况下用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方式:非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布整体;各整体方差相等。
1. 单因素方差分析:一项试验唯有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素当中的关系
3. 多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是,影响因素当中没有影响关系或忽视影响关系
4. 协方差分祈:传统的方差分析存在明显的弊端,没办法控制分析中存在的某些随机因素,降低了分析多得出的结论的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方式。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知整体分布的条件下(一股要求整体服从正态分布)对一部分主要的参数(如均值、百成绩、方差、有关系数等)进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑整体分布是不是已知,经常也不是针对整体参数,而是针对整体的某些大多数情况下性假设(如整体分布的位罝是不是一样,整体分布是不是正态)进行检验。
适用情况:顺序类型的数据资料,这种类型数据的分布形态大多数情况下是未知的。
1)虽然是连续数据,但整体分布形态未知或者非正态;
2)整体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;
主要方式涵盖:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
1、确定报告框架
先确定分析报告的主体架构,唯有清晰的架构,才可以规划好整个报告的主题,结构才可以让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据,这样可以反映出强大的逻辑性。
2、数据源的获取
数据源是数据分析的基础,不少分析报告在进行数据的挖掘收集时,缺少科学依据性,逻辑性差,保证正确全面的数据源非常的重要。
3、数据处理
数据处理的目标:从非常多的、杂乱无章的数据中抽取出对处理问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除,将缺失数据补充完整,将错误数据纠偏或删除。
4、数据分析
结论明确精简:结论要按照数听别人说话,力求结论做到严谨、专业。每个分析都拥有结论,而且,结论—定要明确,分析结论不要太多要精,—个分析对应—个最最重要,要优先集中精力的结论就好了,分析就是发现问题,只要发现重要的问题就达到目标了。
你好,数据分析报告应涵盖以下哪些部分:
1. 引言:简要讲解分析的目标和背景,还有数据来源和采集方法。
2. 数据清洗和整理:描述数据的收集过程,涵盖数据清洗、缺失值填充、异常值处理等。
3. 数据探索性分析:通过可视化和统计方式对数据进行探索,涵盖数据的分布、关联性、异常值等。
4. 数据分析方式:描述所使用的数据分析方式和模型,涵盖回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
5. 结果呈现:将分析多得出的结论以图表、表格等形式展示出来,清晰明了地呈现数据的趋势、关系等。
6. 结论和建议:对分析多得出的结论进行串联总结和考点归纳,提出对应的建议或决策支持。
7. 附录:涵盖分析所使用的代码、数据集等。
在写作途中,应保持逻辑清晰、准确简洁,使用清晰明了的语言和术语,不要使用过多的技术性词汇,以便读者可以理解和运用分析多得出的结论。除开这点还应注意分析过程的可重复性,保证读者可以按照报告中的描述和附件数据重现分析过程。
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