数据分析常用方法介绍

文章摘要

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。

想要了解更多内容？

查看原文：数据分析常用方法介绍

文章来源：

Python学习杂记

扫码关注公众号