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数据分析常用方法介绍

170 2024-10-27

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文章来源:
Python学习杂记
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文章摘要

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1. 描述性统计分析

描述性统计是用于汇总和展示数据的方法,涉及集中趋势分析(如平均数、中位数)、离差趋势分析(如标准差、方差)和相关分析(检验变量间的相关性)。例如,通过平均分和标准差可以了解学生成绩分布情况,相关分析能发现变量间的正相关或负相关。

2. 假设检验

假设检验用于判断样本数据是否支持某一假设,分为参数检验(如z检验、t检验、卡方检验和F检验)和非参数检验(如符号秩检验、秩和检验)。参数检验适用于总体分布已知情况,而非参数检验适用于任意分布的总体。

3. 方差分析

方差分析(ANOVA)通过分析数据方差来判断不同因素对样本均值的影响,可以是单因素或多因素方差分析。其核心是计算F统计量来判断影响是否显著。方差分析适用于比较多个样本均值的差异,如药物效果、教学方法等。

4. 回归分析

回归分析探究变量间关系,建立数学模型描述自变量和因变量的关系。常见的回归分析包括线性回归和逻辑回归,用于预测或解释变量。回归分析可评估自变量对因变量的影响程度和显著性。

5. 相关分析

相关分析用于发现变量间的关系,通过计算相关系数(如Pearson、Spearman、Kendall)来衡量关系强度和方向。数据收集和整理是相关分析的前提,得出的相关系数可以帮助判断正相关、负相关或无相关。

6. 聚类分析

聚类分析是无监督学习方法,通过计算相似度或距离,把对象分成相似度高的簇。常见的聚类方法包括层次聚类和K均值聚类。选择合适的相似度度量和确定簇的个数是聚类分析的关键。

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