统计学数据分析怎么做

统计学数据分析是通过统计方法和技术对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。

数据统计分析_数据统计分析图数据统计分析_数据统计分析图


数据统计分析_数据统计分析图


数据统计分析_数据统计分析图


1、数据收集与整理

首先需要确定研究目的，设计合适的数据收集方式和采样方法，收集到的数据可以是通过调查问卷、实验观测、文献资料等获得。然后对数据进行整理，包括数据清洗、数据编码和数据录入等步骤，确保数据的准确性和完整性。

2、描述统计分析

描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括：

频数分布：统计数据中各个取值的出现次数，绘制直方图或柱状图。

中心趋势度量：计算数据的平均值、中位数和众数，反映数据的集中程度。

变异程度度量：计算数据的标准、方和极，反映数据的分散程度。

3、探索性数据分析

在进行统计推断之前，可以进行探索性数据分析，探索数据之间的关系和趋势。常用的方法包括：

相关分析：计算变量之间的相关系数，判断变量之间的相关性。

散点图：绘制变量之间的散点图，观察变量之间的关系。

箱线图：观察变量的分布情况和异常值。

4、统计推断分析

统计推断分析是根据样本数据推断总体特征的过程，常用的方法包括：

参数估计：利用样本数据估计总体参数，计算置信区间。

设检验：对某个设进行统计检验，判断设是否成立。

方分析：比较多个样本之间的异是否显著。

5、统计软件的应用

进行统计学数据分析时，可以借助各种统计软件工具进行作和计算，例如SPSS、R、Python等。这些软件提供了丰富的统计函数和分析工具，可以简化数据分析的过程并提高效率。

总之，统计学数据分析是一个系统的过程，需要对数据进行收集、整理、描述和推断分析。通过合适的统计方法和技术，可以从数据中获取有关变量之间关系、总体特征和显著异的有用信息，为决策和研究提供支持。

数据统计分析怎么做

数据统计分析：

1、常见的数据分析指标

综合性指标：反映产品的整体情况。

流程性指标：反映用户的使用行为。

业务性指标：反映具体的业务情况。

2、常见的数据分析维度

数据细分：通过不同的细分维度分析，往往可以追溯到问题发生的原因，还能为后续的一些动作提供参考依据。

数据对比：没有对比就没有伤害，一方面是横向比较，即自身和别人进行对比，如长江的同比、环比；另一方面是纵向比较，即自身和自身进行对比，比如行业竞品、全站数据、AB测试等。

3、常见的数据分析方法

Google HEART模型的提出，可以让大家反思自己的产品设计思维，同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验，打造更好的产品。

AARRR模型该模型出自于《增长黑客》，它是在2007提出，当年的获客成本还比较低廉，而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有重要元素，所以这个模型很长时间内都很受欢迎。

现在获客的成本与日俱增，市场情况和2007年已经完全不同。现在黑客增长的真正关键在于用户留存，而不是获客。于是，一个突出了用户留存重要性的模型RARRA诞生了。

数据

数据统计，是互联网传媒行业或其他作流程的数据统计的统称，用于历史资料、科学实验、检验、统计等领域。以便精准快速的查找与分类。

数据统计是互联网传媒行业或其他作流程的数据统计的统称。也历史资料、科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值加以统计为解决方案做前期准备。

如何做数据统计与分析

数据统计与分析的方法有：1.比较分析法，是统计分析中常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。2.分组分析法，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

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，方同质性检验（也就是方齐性检验）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设条件。

2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验异有统计学意义（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.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，在理论上成立，事实上总体参数的标准未知，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 法为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的阳性很高，终可以达到 。因此比较次数 较多时，不使用。

5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即好的某两个或几个组间的比较，宜用 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。

统计数据分析有哪些方法?

1、对比分析法 就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。

2、结构分析法 就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。

3、趋势分析法 就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。

4、比率分析法 就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。

5、因素分析法 就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关

6、综合分析法 就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。