描述性统计分析通常通过以下几个方面展现数据：
探索性数据分析是由统计学家JohnW.Tukey提出的一种数据分析方法，旨在通过绘图和统计手段，深入理解数据集的结构、特征和模式，发现潜在的趋势和异常，为后续深入分析和建模提供基础。EDA的目标不是进行严格的推论统计，而是对数据进行初步的、直观的、全面的探索。
EDA的主要特点包括：
推论统计学主要包括两个方面：
1）参数估计：利用样本数据估计总体参数的值，包括点估计和区间估计。点估计给出一个单一值作为总体参数的估计，而区间估计则提供参数估计的区间，表示我们对总体参数的不确定性。
2）假设检验：假设检验是统计学中一种常用的方法，用于对某个关于总体参数的假设进行检验。该方法基于样本数据，通过对比观察到的统计值与在零假设下的理论期望值之间的差异，来评估是否可以拒绝零假设。假设检验通常包括以下步骤：
回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。通过建立数学模型，回归分析旨在揭示自变量的变化如何影响因变量的变化，以及这种影响的程度和方向。
回归分析可分为两大类：
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的观察值划分为相似的组，这些组被称为簇（Cluster）。聚类的目标是使同一簇内的观察值相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。通过聚类，我们可以发现数据中的内在结构、识别模式，并将相似的观察值划分为同一组，有助于深入理解数据。
聚类分析在许多领域中都有广泛应用，例如：
空间数据分析的主要内容包括：
生存分析的主要内容包括：
生存分析广泛应用于医学、生物学、流行病学、工程学等领域，用于评估治疗效果、疾病预后、产品寿命、质量控制等方面的问题。
信度分析（ReliabilityAnalysis）是一种统计方法，用于评估测量工具（例如问卷调查、测试、观察量表等）的信度，即测量工具在不同情况下产生相似结果的程度。信度分析旨在确定测量工具的稳定性和一致性，以确保测量结果的准确性和可靠性。
在信度分析中，常用的统计指标包括：
信度分析的结果可帮助研究者确定测量工具的可信度和稳定性，从而有效地评估和解释研究结果。
空间数据分析应用的领域非常广泛，包括城市规划、环境科学、农业、流行病学、天文学等。这些分析不仅有助于对地理现象的理解，还为地理信息的管理和利用提供了科学的支持。
因子分析（FactorAnalysis）是一种统计方法，用于分析观察到的变量之间的潜在结构或潜在因素。它旨在识别多个观察到的变量之间的共性，将它们归纳为较少数量的潜在因子，并探索这些因子与原始变量之间的关系。因子分析常用于数据降维、变量筛选、构建量表或测量工具、发现潜在结构等领域。
在因子分析中，主要包含以下几个步骤：
因子分析适用于多个领域，包括心理学、教育、市场调查、医学研究等，可用于探索变量之间的潜在关系、构建潜变量模型、简化数据结构等。
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的多变量数据降维技术，旨在将高维数据转换为低维数据，同时尽可能保留原始数据的信息。它通过寻找数据中的主成分（PrincipalComponents），将数据投影到新的坐标系中，从而实现数据的降维。
主成分分析的主要步骤包括：
主成分分析可用于数据可视化、特征提取、数据压缩、去除共线性等任务，在多个领域广泛应用，如金融、生物学、医学、社会科学等。
决策树分析是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立分类或回归模型。在决策树中，每个内部节点表示一个特征/属性，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶节点表示一个类别标签或数值输出。
决策树分析的主要步骤包括：
决策树分析具有易于理解、可解释性强的特点，能够处理分类和回归问题，并且对数据的准备要求较低。它被广泛应用于金融、医疗、工业等领域的风险评估、疾病诊断、产品推荐等任务中。
ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）分析是一种用于评估分类模型性能的方法。它通过绘制ROC曲线来展示分类器的真正例率（TruePositiveRate，也称为灵敏度）与假正例率（FalsePositiveRate）之间的关系。ROC曲线的横轴是假正例率（FPR），纵轴是真正例率（TPR），在不同的阈值下绘制出的曲线可以帮助我们理解分类器在不同条件下的性能表现。
在ROC曲线中，我们希望真正例率尽可能高，同时假正例率尽可能低。因此，ROC曲线越靠近左上角（0,1）点，表示分类器性能越好。而对角线（45°直线）表示随机猜测的性能水平。
除了绘制ROC曲线外，我们还可以使用AUC（AreaUndertheROCCurve）指标来度量分类器性能。AUC值表示ROC曲线下的面积，通常在0到1之间，越接近1表示分类器性能越好，越接近0.5则表示性能越差（与随机猜测无异）。
判别分析（DiscriminantAnalysis）是一种统计分析方法，旨在区分或分类两个或多个已知组别之间的差异。其主要目的是通过将多个变量（也称为预测变量）与一个或多个分类变量（也称为响应变量或因变量）进行分析，来确定这些变量之间的关系，并基于这些关系进行分类或预测。
判别分析通常用于以下情况：
判别分析的主要目标是找到一个或多个线性组合的函数，这些函数能够最大程度地区分不同组别之间的差异。在实践中，判别分析通常会生成一个判别函数，该函数可以用来对新的观测数据进行分类，从而确定它们属于哪个组别。
判别分析有几种不同的类型，包括线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和其他变体。这些方法的选择取决于数据的性质、假设的满足程度以及分析的特定目的。
列联表分析（ContingencyTableAnalysis）是一种统计方法，用于研究两个或多个分类变量之间的关系。它将数据组织成一个二维表格，称为列联表或交叉表，其中行代表一个分类变量的各个水平，列代表另一个分类变量的各个水平。列联表中的每个单元格表示两个分类变量在特定水平组合下的频数或百分比。
在列联表分析中，常用的统计方法包括卡方检验（Chi-squareTest），用于检验两个分类变量之间是否存在显著的关联；残差分析（ResidualAnalysis），用于确定列联表中各个单元格的观察频数与期望频数之间的差异程度；以及列联表中的效应量指标，如Cramer'sV等，用于描述两个分类变量之间的关联强度。
列联表分析通常用于社会科学、医学、市场研究等领域，以帮助研究人员理解和解释不同分类变量之间的关系，从而进行更深入的数据解释和决策制定。
对应分析（CorrespondenceAnalysis）是一种用于探索分类数据之间关系的多元统计技术。它主要用于分析两个或多个分类变量之间的频率分布或相互关联。对应分析的主要目标是在一个二维图上展示分类变量之间的关系，以便于可视化和解释。
对应分析的一般步骤包括：
对应分析的结果通常以对应图（CorrespondencePlot）的形式呈现，其中不同分类变量的水平或类别在二维平面上用点表示，点的位置和相对位置反映了它们之间的关系。
对应分析在市场调查、社会科学调查、生态学、生物统计学等领域有广泛的应用。它可以帮助研究人员发现变量之间的关联性，识别数据中的模式和结构，并为后续的分析和解释提供有用的参考。
通过上述对17种数据分析方法的详细阐述，我们可以看到，每一种方法都是解读数据、揭示洞见的有力工具。而在实际应用中，企业往往需要一个集成的平台来高效地执行这些分析方法，并将分析结果转化为可行的策略。
无论您是数据分析师，还是决策者，FineBI都能助您一臂之力，让数据分析变得更加高效和智能。选择FineBI，让数据分析成为推动您业务发展的强大引擎。
post2024-03-2910:12:48
数据图表不会用？16类33种可视化图表功能超全盘点！
零售企业如何利用数据分析提升销售额？销额分析哪些方面？
游戏运营分析：如何在新游戏上线初期实现精细化运营？
小型零售企业如何利用BI工具快速分析自身的经营情况
浏览：76083
浏览：67177
浏览：65394
浏览：64698
浏览：56800
浏览：55100
内含200+数据可视化分析Demo，各场景分析模型和指标体系，给您的数据分析提供参考