研究數據方法有哪些

A. 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

B. 論文數據分析方法有哪些

論文數據方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經常會遇到需要同時考慮幾個變數的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致於他們的關系無法用函數形式表達出來。為研究這類變數的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數據，用統計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變數間的統計規律。而統計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變數y和一個自變數x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數據，然後建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數進行估計，這里可以採用最小二乘法。最後，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常採用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優的實驗條件或生產條件的一種數理統計方法。

人們在實驗中所觀察到的數量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數據的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，並對其作出數量分析，比較各種原因在總變異中所佔的重要程度，作為統計推斷的依據。

例如，我們有四種不同配方下生產的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數據，然後再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數據，利用這些數據建立一個判別函數，並求出相應的臨界值。

這時候，對於需要判別的病人，還是測量相同指標的數據，將其帶入判別函數，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬於有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用於分類的統計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變數進行分類。我們常用的是系統聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然後將距離最近的兩類合並成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合並變成n-2類，如此下去，最後所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什麼樣品。

比如，對中國31個省份的經濟發展情況進行分類，可以通過收集各地區的經濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，並進行聚類分析，就能夠得到不同類別數量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數據做降維處理的統計分析方法，它能夠從數據中提取某些公共部分，然後對這些公共部分進行分析和處理。

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發展，它也是多元統計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變數綜合為少數幾個因子，以再現原始變數與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變數在主成分中都佔有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變數，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉。因子軸旋轉可以使原始變數在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變數在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變數來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變數。我們還可以根據公共因子在原始變數上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變數上的載荷較大，由於這些課程需要記憶的內容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，並且根據每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠對學生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用於數據降維處理，它用來研究兩組變數之間的關系。它分別對兩組變數提取主成分。從同一組內部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變數整體的線性相關關系。

C. 常用的實驗數據分析方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

4、對應分析

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

D. 數據分析模型和方法有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

E. 數據分析方法有哪些

一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，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響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統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因素，降低了分析結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

F. 數據分析技術方法有哪些

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3.預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4.語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

G. 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(7)研究數據方法有哪些擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。