常用的統計學(xué)分析方法(統計學(xué)的研究方法)
1.統計學(xué)的研究方法有哪些
統計學(xué)作為一門(mén)方法論科學(xué)，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在后續課程中學(xué)習，而從大的方面看，其基本研究方法有：
一、大量觀(guān)察法
這是統計活動(dòng)過(guò)程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個(gè)體進(jìn)行觀(guān)察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特征。大量觀(guān)察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個(gè)個(gè)體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個(gè)體進(jìn)行觀(guān)察，觀(guān)察值的綜合結果才會(huì )趨向穩定，建立在大量觀(guān)察法基礎上的數據資料才會(huì )給出一般的結論。統計學(xué)的各種調查方法都屬于大量觀(guān)察法。
二、統計分組法
由于所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進(jìn)行分組或分類(lèi)研究，以期在同質(zhì)的基礎上探求不同組或類(lèi)之間的差異性。統計分組在整個(gè)統計活動(dòng)過(guò)程中都占有重要地位，在統計調查階段可通過(guò)統計分組法來(lái)搜集不同類(lèi)的資料，并可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；在統計整理階段可以通過(guò)統計分組法使各種數據資料得到分門(mén)別類(lèi)的加工處理和儲存，并為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過(guò)統計分組法來(lái)劃分現象類(lèi)型、研究總體內在結構、比較不同類(lèi)或組之間的差異（顯著(zhù)性檢驗）和分析不同變量之間的相關(guān)關(guān)系。統計學(xué)中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類(lèi)分析法等。
三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特征是通過(guò)統計綜合指標來(lái)反映的。所謂綜合指標，是指用來(lái)從總體上反映所研究現象數量特征和數量關(guān)系的范疇及其數值，常見(jiàn)的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學(xué)、尤其是社會(huì )經(jīng)濟統計學(xué)中占有十分重要的地位，是描述統計學(xué)的核心內容。如何最真實(shí)客觀(guān)地記錄、描述和反映所研究現象的數量特征和數量關(guān)系，是統計指標理論研究的一大課題。
四、統計模型法
在以統計指標來(lái)反映所研究現象的數量特征的同時(shí)，我們還經(jīng)常需要對相關(guān)現象之間的數量變動(dòng)關(guān)系進(jìn)行定量研究，以了解某一（些）現象數量變動(dòng)與另一（些）現象數量變動(dòng)之間的關(guān)系及變動(dòng)的影響程度。在研究這種數量變動(dòng)關(guān)系時(shí)，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學(xué)方程來(lái)進(jìn)行模擬，這種方法就叫做統計模型法。
五、統計推斷法
在統計認識活動(dòng)中，我們所觀(guān)察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀(guān)察數據，而認識總體數量特征是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀(guān)測數據來(lái)推斷總體數量特征。這種由樣本來(lái)推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領(lǐng)域得到應用，除了最常見(jiàn)的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時(shí)間序列的估計和檢驗等，也都屬于統計推斷的范疇，都存在著(zhù)誤差和置信度的問(wèn)題。在實(shí)踐中這是一種有效又經(jīng)濟的方法，其應用范圍很廣泛，發(fā)展很快，統計推斷法已成為現代統計學(xué)的基本方法。
2.常用的統計數據方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)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(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)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(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)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(lài)的定量關(guān)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量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱(chēng)“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
3.統計方法有哪些
統計方法有： 1、計量資料的統計方法 分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數比較時(shí)常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時(shí)常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個(gè)小 樣本比較時(shí)要求兩 總體分布為 正態(tài)分布且方差齊性，若不能滿(mǎn)足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法（ 秩和檢驗）。
方差分析可用于兩個(gè)以上 樣本均數的比較，應用該方法時(shí)，要求各個(gè)樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來(lái)自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類(lèi)型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。
對于 定量資料，應根據所采用的設計類(lèi)型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。 2、計數資料的統計方法 計數資料的統計方法主要針對四格表和R*C表利用檢驗進(jìn)行分析。
檢驗或u檢驗，若不能滿(mǎn)足 檢驗：當計數資料呈配對設計時(shí)，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書(shū)籍。 R*C表可以分為雙向無(wú)序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類(lèi)，不同類(lèi)的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統計方法 等級資料（有序變量）是對性質(zhì)和類(lèi)別的等級進(jìn)行分組，再清點(diǎn)每組觀(guān)察單位個(gè)數所得到的資料。在臨床醫學(xué)資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常采用分成若干個(gè)等級然后分類(lèi)計數的辦法來(lái)解決它的量化問(wèn)題，這樣的資料統計上稱(chēng)為等級資料。
統計方法的選擇： 統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法并非易事。對于同一 個(gè)資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時(shí)其結論是截然不同的。
正確選擇統計方法的依據是： ①根據研究的目的，明確研究試驗設計類(lèi)型、研究因素與水平數； ②確定數據特征（是否正態(tài)分布等）和樣本量大小； ③ 正確判斷統計資料所對應的類(lèi)型（計量、計數和等級資料），同時(shí)應根據統計方法的適宜條件進(jìn)行正確的統計量值計算； 最后，還要根據專(zhuān)業(yè)知識與資料的實(shí)際情況，結合統計學(xué)原則，靈活地選擇統計分析方法。
4.常用的數據分析方法有哪些
數據分析落實(shí)到實(shí)處，一般就是圍繞用戶(hù)漏斗展開(kāi)的。也就是人們常說(shuō)的訪(fǎng)問(wèn)-激活-留存-交易-推薦。
這核心的5步會(huì )有不同維度的細分。
獲客：來(lái)源、渠道、關(guān)鍵字、著(zhù)陸頁(yè)、地域、設備、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、跳出率、訪(fǎng)問(wèn)深度、停留時(shí)間、新客量等等；
激活：DAU（日活躍用戶(hù)）、MAU（月活躍用戶(hù)）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：訂單量、訂單金額、LTV
推薦：是否傳播（k>1）
需要獲取以上數據，可以通過(guò)ptengine通過(guò)漏斗細分得到可視化圖表。一般來(lái)講，同比（本周和上周）、環(huán)比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有數據和當年第一周）即可獲得數據的變化情況。
以上，其實(shí)不用很專(zhuān)業(yè)也能做好數據分析，獲取數據并不難，難的是你能洞察數據背后的意義。
