大数据统计分析方法

       数据分析是指用适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，对其进行总结、理解和消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是对数据进行详细研究和总结的过程，以提取有用的信息并形成结论。20世纪初建立了数据分析的数学基础，但直到计算机出现，才使实际操作成为可能，并推广了数据分析。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。下面就让小编为大家介绍大数据统计分析方法。

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大数据统计分析方法

      大数据统计分析方法

1，比较分析法

       是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。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、不同国家的比较，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。

3，回归分析法

       回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

4，因素分析法

       因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

       数据分析的目的是集中和提取隐藏在大量看似混乱的数据中的信息，从而找出研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析是一个有组织、有目的地收集数据、分析数据其成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。以上就是小编为大家分享的大数据统计分析方法。