数据分析的常用方法有什么？

   当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。你知道数据分析的常用方法有什么吗？接下来小编就给大家带来数据分析的常用方法有什么的相关介绍，一起来看看吧。

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数据分析的常用方法有什么？

1、描述性统计分析

   绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的形式汇总的统计分析方法称为描述性统计。描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。这也是我们在日常生活最常用的一种数据分析方法，因此这里就不再用案例展开讲解了。

2、信度分析

   信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。企业在招聘员工时会有一套性格测试题，这里面就用到了信度分析。企业会在性格测试题里面放入两道及以上相同或相似的问题，这两道题问的内容一样，但是具体表达描述不一样，通过计算求职人员是否在答题时选择结果一致的答案来分析该求职人员的可靠性。

3、相关分析

   相关性分析就是研究现象之间是否存在相关性，具体有相关性的现象探讨相关性方向和相关性程度。举例来说，人的身高与体重、空气中的相对湿度与降水量是否有相关性，都是相关分析研究的问题。关联分析的方法有很多种，可以快速地发现数据之间的正相关、负相关和不相关等关系。举例来说，有一种情况，就是根据每日的广告曝光量与费用成本数据，找出广告曝光量与费用成本之间的依赖关系，并建立模型，以便于后续正确制定广告策略。

4、回归分析

   对两组或多组变量之间定量关系的回归分析研究，首先要确定变量的数量，然后再确定自变量和因变量。最常用的回归分析是线性回归。相关分析的深度和广度是回归分析。仅从统计学的角度对所研究的现象进行相关性分析，仅仅说明现象之间存在着密切的相关性是不够的；而对统计上存在着相关性的现象进行相关性分析的目的，就是通过回归分析，确定具有相关性的变量之间不确定的数量关系，然后用已知的自变量推算出未知变量的值，只有这样，相关性分析才有实际意义。

5、聚类分析

   聚类分析是指对样本个体或指标变量根据其特征进行分类，寻找衡量事物相似度的合理统计量。一般来说，我们遇到的许多数据都没有明确或具体的分类标签，为了更好地理解研究对象，我们使用聚类分析对看似无序的对象进行分组和分类。群集结果要求组内对象具有较高的相似度，组间对象具有较低的相似。值得注意的是，聚类分析是一种缺乏分类标记的分类方法，在对数据进行聚类和获得聚类结果之后，通常会分别对每一个类进行深入分析，从而得到更为细致的结果。

   对同一资料的不同人所作的解释，其结论可能不同，甚至完全相反，但其结论本身并无错误，因此，从客观资料到主观资料，需要一些科学的分析方法，作为桥梁，帮助资料信息更好、更全面、更快速地传递。以上就是小编为大家带来的数据分析的常用方法有什么的相关介绍，希望对您有帮助。