聚類分析是指將物理或抽象對象分組到由相似對象組成的多個類中的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或簇中的過程，因此同壹簇中的對象非常相似，而不同簇中的對象則非常不同。聚類分析是壹種探索性分析。在分類的過程中，人們不必事先給出壹個分類標準，聚類分析可以從樣本數據中自動分類。聚類分析中使用的方法不同，往往會得出不同的結論。不同的研究者對同壹組數據做聚類分析，得到的聚類數不壹定壹致。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指從變量組中提取性別因素的統計技術。因子分析是從大量數據中尋找內在聯系，降低決策難度。
因子分析的方法有10多種，如重心法、圖像分析法、最大似然解法、最小二乘法、alpha提取法、Rao典型提取法等等。這些方法大多是基於相關系數矩陣的近似方法。不同的是相關系數矩陣的對角線值是用不同的* * *同性□2來估計的。在社會學研究中，因子分析經常使用基於主成分分析的叠代方法。
3.相關性分析。
相關性分析(correlation *** ysis)，相關性分析是研究現象之間是否存在壹定的依賴關系，探討具有依賴關系的具體現象的相關方向和程度。相關性是壹種不確定的關系。例如，如果用X和Y分別記錄壹個人的身高和體重，或者分別記錄每公頃的施肥量和每公頃小麥的產量，那麽X和Y顯然是相關的，但並不完全達到其中壹個可以準確確定另壹個的程度。這就是相關性。
4.對應分析。
對應分析(ysis)，又稱相關分析和R-Q因子分析，通過分析由定性變量組成的交互匯總表，揭示變量之間的關系。它可以揭示同壹變量的類別之間的差異以及不同變量的類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將鏈表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在低維空間中表示出來。
5.回歸分析
本文研究隨機變量Y對另壹個(x)或壹組(X1，X2，…，Xk)變量相依性的統計分析方法。回歸分析(regression *** ysis)是確定兩個或多個變量之間數量關系的統計分析方法。它被廣泛使用。回歸分析根據所涉及的自變量數量可分為單變量回歸分析和多變量回歸分析。根據自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析(ANOVA/方差分析)
也被稱為“方差分析”或“f檢驗”，它是由R.A.Fisher發明的，用於檢驗兩個或多個樣本之間的平均差異的顯著性。由於各種因素的影響，從研究中獲得的數據是波動的。波動的原因可以分為兩類，壹類是不可控的隨機因素，壹類是影響結果的可控因素。方差分析從觀察變量的方差入手，研究眾多控制變量中哪些變量對觀察變量有顯著影響。這也需要具體問題具體分析。
問題2:解決實際問題常用的分析方法有哪些？在實際工作中，常用的技術分析方法有三種:對比分析、因子分析和相關分析。
1，比較分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期指標的比較，揭示差異，分析差異原因的方法。在對比分析中，可以采取實際指標與計劃指標對比、本期實際指標與上期(或去年同期，歷史最好水平)實際指標對比、本期實際指標與國內外同類型企業先進指標對比等形式。通過對比分析，可以大致了解企業成本的升降及其發展趨勢，找出原因，找出差距，提出進壹步的改進措施。在運用比較分析法時，要註意本期實際指標與比較指標的可比性，使比較結果更好地說明問題，揭示符合實際的差異。如果不具有可比性，分析結果可能不準確，甚至得出相反的結論，可能與實際情況完全不同。在使用比較分析法時，我們可以采用絕對比較來增加或減少差異。
比較分析法根據比較內容(比什麽)分為:
(1)比較會計要素總額
(2)比較結構百分比
(3)比較財務比率
2.因子分析法
因子分析是將壹個綜合指數分解成相互關聯的因子，確定這些因子對綜合指數差異的影響程度的壹種分析方法。在成本分析中運用因素分析法，就是對構成成本的各種因素進行分解，確定各因素變化對成本計劃完成的影響程度，並據此評價企業成本計劃的執行情況，提出進壹步的改進措施。
因子分析的步驟如下:
(1)把壹個要分析的經濟指標分解成幾個因素的乘積。分解時要註意，經濟指數的組成部分要能反映出指數差異的內在原因，否則計算結果會不準確。例如，材料成本指數可以分解為產品產量、單耗和單價的乘積。但是，它不能分解為生產該產品的天數與日常材料消耗和產品產量的乘積。因為這個構成不能完全反映產品材料成本的構成。
(2)計算經濟指標的實際數和基期數(如計劃數和上期數等。)，從而形成兩個指標體系。這兩個指標的差異，即實際指標與基期指標的差異，就是要分析的對象。各種因素對所要分析的經濟指標完成情況的影響總量應等於分析對象。
(3)確定各因素的替代順序。在確定經濟指標的構成時，其順序就是分析時的替代順序。在確定替代順序時，應從各因素的相互依存關系出發，使分析結果有助於區分經濟責任。替換順序壹般是先替換數量指標，再替換質量指標；先替換實物量指標，再替換貨幣量指標；先更換主要指標，再更換次要指標。
(4)計算替代指標。方法是根據基期數逐步替換實際指標體系中的各個因子。每當基本指標中的壹個因子被實際數取代時，就可以計算出壹個指標。每次替換後保留實際數，幾個因子替換幾次，就可以得到幾個指標。更換時要註意更換順序，采用串行方式，否則不能中斷。
(5)計算各因素變化對經濟指標的影響程度。方法是將每次替代得到的結果與該因素替代前的結果進行比較，差值就是該因素變化對經濟指標的影響程度。
(6)各種因素對經濟指標的影響量之和應等於經濟指標的實際數與基期數(即分析對象)之差。
上述因素分析法的計算過程可以用下面的公式表示:
假設壹個經濟指標n由A、B、C、B、C三個因素組成，在分析中，如果將實際指標與計劃指標進行比較，則計劃指標與實際指標的計算公式如下:
規劃指標N0=A0×B0×C0
實際指數n 1 = a 1×b 1×c 1。
分析對象是N1-N0的差。
當通過因子分析確定各因子變化對指數n的影響程度時，>
問題3:常用的分析方法有哪些？目前，系統安全性分析方法有20多種，其中常用的分析方法有:
(1)安全檢查表
(2)初步危險分析(PHA)
(3)故障類型、影響和死亡分析(FMECA)
(4)事件分析
(5)故障樹分析(FTA)
問題4:常用的分析方法和模型有哪些？不贅述，直接百度搜這本書——《100+N競爭制勝工具箱》(mba原文1862頁)。pdf”目錄太長，無法添加版權。
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問題5:藥物分析中常用的重量法有哪些？
酸堿滴定
沈澱分析
氧化還原滴定
非水滴定法
藥物儀器分析方法
紫外分光光度法
質譜儀
核磁共振光譜學
薄色層分離法
氣相色譜分析
高效液相色譜法
電泳和ph值測量
物理常數測定方法
問題6:數據分析方法有哪些？1.描述性統計。
描述性統計是對統計方法的總結，揭示了數據分布的特征。主要包括數據頻率分析、數據集中趨勢分析、數據分散程度分析、數據分布以及壹些基本的統計圖表。
1，缺失值填充:常見的方法有消元法、平均法、決策樹法。
2.正態性檢驗:很多統計方法都要求數值服從或近似正態分布，所以在進行數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法:非參數K-數量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動態差分法。
二、回歸分析
回歸分析是應用最廣泛的數據分析方法之壹。它以觀察到的數據為基礎，在變量之間建立適當的依賴關系來分析數據的內在規律。
1.壹元線性分析
只有壹個自變量X與因變量Y相關，X和Y都必須是連續變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。
2.多次線性回歸分析
使用條件:分析多個自變量X和因變量Y的關系，X和Y都必須是連續變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。
3.邏輯回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續的正態分布變量，自變量和因變量具有線性關系，而Logistic回歸模型不要求因變量的分布，壹般在因變量離散時使用。
4.其他回歸方法:非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
第三，方差分析
使用條件:每個樣本必須是獨立的隨機樣本；每個樣本都來自正態分布的總體；人口方差相等。
1.單因素方差分析:當壹個實驗只有壹個影響因素，或者有多個影響因素時，只分析其中壹個因素與響應變量的關系。
2.有交互作用的多因素方差分析:1 .實驗中有很多影響因素。分析影響因素與響應變量之間的關系，同時考慮影響因素之間的關系。
3.多因素非交互方差分析:分析多個影響因素與響應變量之間的關系，但影響因素之間沒有影響關系或影響關系被忽略。
4.協方差分叉:傳統的方差分析有明顯的缺點，不能控制分析中的壹些隨機因素，降低了分析結果的準確性。協方差分析是將線性回歸和方差分析相結合的壹種分析方法，主要是排除協變量的影響，然後分析校正後的主效應的方差。
第四，假設檢驗
1.參數測試
參數檢驗是對壹些主要參數(如均值、百分比、方差、相關系數等)進行檢驗。)在已知總體分布的條件下(壹個要求總體服從正態分布)。
2.非參數檢驗
非參數檢驗不考慮總體分布是否已知，往往不是針對總體參數，而是針對總體的壹些壹般假設(如總體分布的比特d是否相同，總體分布是否正態)。
應用:順序數據，其分布通常是未知的。
1)為連續數據，但整體分布模式未知或異常；
2)雖然總體呈正態分布，數據連續，但樣本量極小，如10以下；
主要方法有卡方檢驗、秩和檢驗、二項式檢驗、遊程檢驗、K-數量檢驗等。
問題7:常用的數據分析方法有哪些？10分壹、掌握基礎，更新知識。
基礎技術怎麽強調都不為過。這裏的技能比較多(計算機，統計知識)。從多年做數據分析和數據挖掘的經驗，以及業內朋友的交流，大家都深有感觸。
數據庫查詢――SQL
數據分析師對計算機層面的技能要求不高，主要懂SQL，因為這裏解決了壹個數據抽取問題。有機會可以去壹些專業的數據論壇看看，學習壹些SQL技巧和新功能，對提高工作效率很有幫助。
統計知識和數據挖掘
妳要掌握基本的、成熟的數據建模方法和數據挖掘方法。例如:多元統計:回歸分析、因子分析、離差等。、數據挖掘:決策樹、聚類、關聯規則、神經網絡等。但妳還是要關註壹些博客和論壇上最新方法的介紹，或者舊方法的新應用，不斷更新知識，跟上時代。也許妳在工作中根本用不到，但是未來呢？
行業知識
如果數據沒有結合具體的行業和業務知識，數據只是壹堆數字，不代表什麽。它是冷的，不會產生任何價值。數據驅動營銷，提高科學決策都是虛的。
壹個數據分析師必須對自己的行業知識和業務知識有深刻的理解。比如看到某個數據，首先要知道這個數據的統計口徑是什麽。是怎麽取出來的？在這個行業中，這些數據是在相應的業務中產生的？數值代表業務發生了什麽(背景是什麽)？A部門，本月新增會員65438+萬。654.38+萬到底好不好？先問上面這個問題:
對於部門a，
1.新成員的統計口徑是多少？第壹次使用A部門產品的會員？或者從公司的角度來說，是第壹次在公司發展業務往來嗎？
2.怎麽算的？答:時間；無論是創建時間還是業務完成時間。b:商業場景。是只需要和商家聯系，比如下單，還是在商家完成後付款成功？
3.這個數據是在哪個環節統計的？在註冊過程中，在訂購過程中，在成功的支付過程中。
4.這個數據代表了什麽？65438+百萬算高嗎？對比歷史？妳做了什麽營銷活動嗎？這個行業處理的是行業生命的哪個階段？
前兩點，更多的是要求妳按照業務邏輯提取數據(更多的是寫SQL代碼從數據庫中提取數據)。後兩點，更重要的是了解業務和行業知識，這樣妳才能解讀相應的數據，讓數據有真正的價值，對嗎？
對於剛進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友:
行業知識很重要，可能妳看到很多數據行業的同事，或者在微博裏寫文章說數據分析思路、行業知識、業務知識很重要。我完全同意。因為作為壹個數據分析師，發表任何觀點的時候都不要忘記自己的背景是什麽。
但是壹定不要忘記壹些基礎技術，不要忘記基礎。如果壹個數據分析師不會寫SQL，那就麻煩大了。哈哈。。只有先把數據搞對了，才能正確分析，否則壹切都會錯，甚至得出致命的結論。新同學，還是抓緊時間把基本功學好吧。因為妳可以在短時間內快速提升基本功，但是行業和業務方面的知識是壹點壹滴積累起來的，有時候急不得，需要時間慢慢沈澱下來。
不要過分追求高深的統計方法。我提倡有時間多學習壹些基礎的統計知識，這樣可以提高工作效率，事半功倍。以我的經驗，我負責告訴新生，千萬不要忘記基礎知識和技能的學習。
第二，要有三心。
1，小心。
2.耐心。
3.冥想。
數據分析師其實是壹個很微妙的工作，尤其是上面提到的例子中的前兩點。而且在數據分析的過程中，是壹個不斷叠代的過程，所以壹定要有耐心，不怕麻煩，能夠靜下心來不斷修改自己的分析思路。
第三，形成自己的結構化思維。
數據分析師必須嚴謹。剛性需要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，可能只需要在課題組裏不斷練習。但是我建議妳使用mindman......& gt& gt
問題8:常見的多元分析方法？包括三類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，研究確定的自變量和因變量之間的關系；(2)判別函數分析和聚類分析研究事物的分類；(3)主成分分析、典型相關和因子分析，研究如何用較少的綜合因子代替較多的原始變量。
多元方差分析
它是壹種統計方法，將總變差按其來源(或實驗設計)分成若幹部分，以檢驗各因素對因變量的影響以及各因素之間的交互作用。例如，在分析2×2析因設計的數據時，可以將總變異分為四部分:屬於兩個因素的兩個組間變異、兩個因素之間的交互作用和誤差(即組內變異)，然後用f檢驗檢驗組間變異和交互作用的顯著性。
多元方差分析的優勢
可以在壹個研究中同時檢驗多個因素多層次對因變量的影響以及因素之間的交互作用。其應用的局限性在於，各水平各因子的樣本必須是獨立的隨機樣本，重復觀測數據服從正態分布，總體方差相等。
多元回歸分析
壹種統計方法，用於評估和分析壹個因變量和多個自變量之間的線性函數關系。因變量Y與自變量x1，x2，…xm呈線性回歸關系，其中α，β1…βm為待估計參數，ε為代表誤差的隨機變量。通過實驗可以得到x1，x2…xm的幾組數據以及對應的Y值。利用這些數據和最小二乘法，可以估計出方程中的參數，這些參數稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優勢
它是壹種線性函數關系，可以定量描述壹種現象和某些因素。將各變量的已知值代入回歸方程，即可得到因變量的估計值(預測值)，從而有效預測某壹現象的發生和發展。它既可用於連續變量，也可用於二元變量(0，1回歸)。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變量Y與m自變量之間的線性回歸關系是否顯著。其次，如果Y和m的自變量壹般是線性的，並不意味著所有的自變量與因變量都是線性的。還需要檢驗每個自變量的偏回歸系數，剔除方程中無效的自變量。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選擇自變量，以保證引入方程的自變量都是重要的。
協方差分析
將線性回歸與方差分析相結合的壹種統計方法，用於檢驗多個修正均值之間是否存在差異。比如壹個實驗包含兩個多元自變量，壹個是離散變量(有多個水平)，壹個是連續變量。實驗的目的是分析每壹級離散變量的優缺點，離散變量是壹個方差變量；連續變量因為無法控制而進入實驗，稱為協變量。使用協方差分析時，可以先求出連續變量與因變量之間的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除變量的影響，即求出連續變量等價時因變量的修正均值，最後用方差分析檢驗修正均值之間差異的顯著性，即檢驗離散變量對因變量的影響。
協方差分析具有方差分析和回歸分析的優點。
在考慮連續變量影響的情況下，可以檢驗離散變量對因變量的影響，有助於排除非實驗因素的幹擾。約束條件是理論上要求各組數據(樣本)都來自壹個方差相同的正態總體，各組的線性回歸系數相等且不為零。因此，在應用協方差分析之前，應進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗。如果滿足以上條件或進行變換，就可以進行協方差分析。
判別函數分析
確定個體類別的統計方法。其基本原理是根據兩個或兩個以上已知類別的樣本觀測數據，確定壹個或幾個線性判別函數和判別指標，然後利用這個判別函數，根據判別指標確定另壹個個體屬於哪個類別。判別分析不僅可用於連續變量，也可借助定量理論用於定性數據。它有助於客觀地確定分類標準。但判別分析只有在類別確定的情況下才能使用。當類別本身不確定時，先用聚類分析對類別進行分類，再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的統計方法。給定n個觀察對象，每個觀察> & gt
問題9:常用的數學分析方法有哪些？妳問什麽水平？
1.數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學的角度來看，數學中已經找到了很多實用的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、博弈論、排隊論、庫存模型、調度模型、概率統計等。在促進定量分析和決策方面發揮了重要作用。從建模的角度來看，每壹種數學手段都包含了解決決策問題的特定數學模型，人們可以借助模型找到自己需要知道的問題的答案；從計算機化的角度來看，人們可以借用電子計算機作為壹種快速的邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的準確性。這“三個現代化”是相互關聯的，它們的結合極大地改變了決策的技術和方法。
2.另壹個層次:待定系數法、換元法、數學歸納法。
問題10:常見的調查方法有哪些？(1)根據調查對象的範圍，可分為全面調查和不全面調查。
(2)根據調查的連續性，可分為壹次性調查和定期調查。
(3)根據組織調查方式的不同，可以分為統計報告和專題調查。
(4)根據調查方法的不同，可分為直接觀察、報告和詢問。