變量差異法的基本方法(表示變量之間的關(guān)系常用的方法有)
1.表示變量之間的關(guān)系常用的方法有
圖像 關(guān)系式 表格 變量之間的關(guān)系”的三種表示方法 1、表格法：通過(guò)列表格可以得到變量之間的關(guān)系信息，進(jìn)一步預測其變化趨勢，從而作出科學(xué)的判斷. 一般地，因變量隨自變量的變化呈現一定的規律，依據此規律對結論作出預測. 2、關(guān)系式法：關(guān)系式是表示變量之間關(guān)系的另一種方法，它能準確地反應出因變量與自變量之間的數值對應關(guān)系. 也就是說(shuō)，當自變量每一個(gè)確定的值，因變量就有惟一一個(gè)確定的值與它對應. 3、圖象法：圖象是表示變量之間關(guān)系的又一種方法，圖象能非常直觀(guān)形象地反映出因變量隨自變量的變化的趨勢.。
2.變量的顯著(zhù)性檢驗主要使用什么方法
顯著(zhù)性檢驗就是事先對總體（隨機變量）的參數或總體分布形式做出一個(gè)假設，然后利用樣本信息來(lái)判斷這個(gè)假設（原假設）是否合理，即判斷總體的真實(shí)情況與原假設是否顯著(zhù)地有差異。或者說(shuō)，顯著(zhù)性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會(huì )變異，還是由我們所做的假設與總體真實(shí)情況之間不一致所引起的。
顯著(zhù)性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是“小概率事件實(shí)際不可能性原理”來(lái)接受或否定假設。
抽樣實(shí)驗會(huì )產(chǎn)生抽樣誤差，對實(shí)驗資料進(jìn)行比較分析時(shí)，不能僅憑兩個(gè)結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進(jìn)行統計學(xué)分析，鑒別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實(shí)驗處理引起的。
顯著(zhù)性檢驗即用于實(shí)驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著(zhù)的方法。
常把一個(gè)要檢驗的假設記作H0，稱(chēng)為原假設（或零假設） （null hypothesis） ，與H0對立的假設記作H1，稱(chēng)為備擇假設（alternative hypothesis） 。
⑴ 在原假設為真時(shí)，決定放棄原假設，稱(chēng)為第一類(lèi)錯誤，其出現的概率通常記作α；
⑵ 在原假設不真時(shí)，決定接受原假設，稱(chēng)為第二類(lèi)錯誤，其出現的概率通常記作β。
通常只限定犯第一類(lèi)錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類(lèi)錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱(chēng)為顯著(zhù)性檢驗，概率α稱(chēng)為顯著(zhù)性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據研究的問(wèn)題，如果放棄真錯誤損失大，為減少這類(lèi)錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
3.常用的數據分析方法有哪些 對比分析法
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
4.科學(xué)觀(guān)察的基本方法有哪六個(gè)
科學(xué)觀(guān)察的六個(gè)方法：
1. 對比（比較法）尋找幾個(gè)事物共同點(diǎn)或不同點(diǎn)的研究方法叫對比
2. 控制變量法
3. 等效替代法
4. 實(shí)驗推理法（理想化實(shí)驗）
5. 轉換法
6. 模型法
7. 六大具體方法：
1.對比
研究不同色光混合及不同顏料混合；研究蒸發(fā)和沸騰的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)；研究凸透鏡和凹透鏡的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)。
2.控制變量法
當研究的一個(gè)物理量與2個(gè)或2個(gè)以上的其它物理量有關(guān)時(shí)，常采用只改變一個(gè)物理量，而使其余物理量保持不變，從而得出被研究物理量和改變量的關(guān)系。
8. 3.等效替代法
根據作用效果相同的原理，作用在同一物體上的兩個(gè)力，我們可以用一個(gè)合力來(lái)代替它。
4.實(shí)驗推理法（理想化實(shí)驗）
人們常用推理的方法研究物理問(wèn)題。
5.轉換法
對于看不見(jiàn)，摸不著(zhù)的東西或不易直接觀(guān)察認識的問(wèn)題，我們可以通過(guò)它所產(chǎn)生的作用或其他途徑來(lái)認識它，這是物理學(xué)中常用的一種方法—轉換法
9. 6.模型法
①為了研究的需要，把物理實(shí)體或物理過(guò)程經(jīng)過(guò)科學(xué)抽象轉化為一定的模型，這種轉化忽略了一些次要因素，突出主要因素，所以這種模型叫“假想模型法”又叫“理想模型”。
②建立模型可以幫助人們透過(guò)現象，忽略次要因素，從本質(zhì)認識和處理問(wèn)題；建立模型還可以幫助人們顯示復雜事物及過(guò)程，幫助人們研究不易甚到無(wú)法直接觀(guān)察的現象。
5.數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個(gè)常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長(cháng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數等。做出簡(jiǎn)單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì )有些季節性差異。為了消除季節差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(cháng)20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋?zhuān)瑢τ谮厔菥€(xiàn)中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長(cháng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數據毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數據技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì )人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過(guò)程中，會(huì )抹殺一些關(guān)鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進(jìn)行多維度的細拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級用戶(hù)和低等級用戶(hù)相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
