各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享怎样对数据进行分析，以及数据分析方法的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
如何对数据进行分析
数据分析方法结果的应用是否达到预期效果,如果没有如何改进,如果有,分析的结果如下：
1、需要明确在进行数据分析之前所设定的目标和预期效果。这可以是提高业务绩效、优化决策制定、发现新的市场机会等。
2、将实际应用中获得的结果与之前设定的预期效果进行对比。这可能涉及比较关键指标、绩效评估或其他相关度量。
3、如果实际结果没有达到预期效果，需要深入分析差距产生的原因。这可能包括数据质量问题、模型选择不当、假设错误等。
数据分析方法包括：
1、对比分析法
即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。静态比较又称横向对比，在同一时间下对不同指标进行的对比；动态比较也称纵向对比，是在同一总体条件下对不同时期指标数值进行的比较。目的是揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。
2、分组分析法
结合对比法，把总体中不同性质的对象分开，并进行对比以便了解内在的数据关系。
3、结构分析法
亦称比重分析，分析总体内各组成部分占总体的比例以及构成的变化，从中掌握事物的特点和变化趋势。
4、留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。
5、交叉分析法
即立体分析法，常用于分析变量之间的相关关系。将不同维度数据交叉展现，进行多角度结合分析的方法。对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。
如何对数据进行统计分析
如下：
比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。
分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。
分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。
1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。
2.经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha= 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I类错误的概率：
例如三组数据资料，ANOVA结果显示p< 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I类错误的概率就是 alpha'= 1-0.95^3= 0.1426> 0.05。
3.第一型及第二型错误（英语：Type I error& Type II error）或型一错误及型二错误。
4.对于双样本t-test讨论：
z-test：大样本；>30;z分布。
t-test：小样本;<30;t分布。
但是，对于> 30的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。
5.小知识：如何选取两两比较的方法？
5-1、SNK法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数较多时，不推荐使用。
5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD法。
5-3、若设计了对照组，要进行 k-1个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett法。
5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。
5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。
怎么进行数据分析
进行数据分析步骤：
1、数据收集
当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。
2、数据清理
清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。
3、数据对比
对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。
4、数据细分
数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。
5、数据溯源
通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。
依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。
如何进行有效的数据分析
首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;
什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。
专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。
那么，我们做数据分析的目的是什么呢？
事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。
数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析
工作中我们运用数据分析的作用有哪些？
1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等
2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题
3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。
最重要的一点：
我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？
然后，我们来看数据分析的六部曲
1、明确分析目的和思路：
这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。
2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。
3、数据处理：
主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。
4、数据分析：
首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。
5、数据展现：
数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点
6、撰写报告：
数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。
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