论文中数据分析方法有哪几种类型

很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。

spss，多因素分析但是不了解数据的性质，统计方法的基本原理，以及以往人们是如何处理类似数据，想轻松的得到正确的结果不太容易更新一下：你这些数据不能判断是否线形（对我这样一个不懂你这个技术领域的人甚至都不能判断这是否是连续变量），因为(cm)(sccm)(w)这三个变量都只有两个值，举个简单的例子，一个2元数据，y：x，我给你的数据中x只有1，2两个值，你怎么判断它是直线还是曲线？正如我前面和你说的，你首先要了解数据性质，(cm)(sccm)(w），这三个值是不是可以任意设定的（即连续变量），如果可以任意设，那应该多选点。如果不能任意设，只能是这几种组合，那回归就不适用，每种组合多做些样本，比较一下找个最佳组合就行了。还有，我虽然不懂你的这个技术，但看下现有数据可明显发现，这个系统的输出误差很大，比较下第1，5组数据：1：81252755505：81252751037在相同参数设定下，一组结果是全部里面最低的，一组却是很高。这你如何从专业角度理解。很明显现有的样本量也不够，但同时也要考虑是否有其它影响因素被忽略。统计不是魔术，给些数据，就能得出答案，要自己理解你要研究的问题，理解数据，理解统计方法才行。(顺便说一下看了你的数据后我的印象，cm对结果影响较大，当cm＝8时，a/m均值升高，但同时离散度增大，其它两变量基于有限数据看，对a/m似无大影响。这里的意义要你结合专业解释了）祝好

数据分析师的工作一定要好好把握。关于数据分析师的思路和方法，小编觉得是这样的：首先，你要明白什么是数据分析；第二你要知道数据分析的目的；第三、清楚数据分析的分类以及作用：现状分析、原因分析、预测分析第四，如何进行数据分析：明确目的和思路数据收集数据处理数据分析数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。数据展现一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。图表制作的五个步骤：确定要表达主题；确定哪种图表最适合；选择数据制作图表；检查是否真实；反映数据检查是否表达观点报告撰写数据分析的四大误区目的不明确，为了做而作，导致分析效果不明确；对与行业、公司业务还有其他考虑因素认知不清楚，分析结果偏离实际。为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。每个人都有自己的工作特点和方法倾向，不过对于数据分析这种很有逻辑的工作，逻辑思路一定要处理清楚，该遵从的客观标准还是要严格遵守，而且数据分析只有产生了价值，你做的这份工作才算真在发挥了作用。

一、对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系，它属于常见的一种方法，具体可分为横向和纵向两种，前者是固定时间对比数据，如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的销售业绩、利润率高低等等。后者指的是就同一事物比对时间纬度上的变化，如环保、同比等等，不管是哪种分析方法根本目的就是利用分析得到可视化的、明了结论。　　二，分组分析法，指的是根据数据做特征分析，将总的数据分成不同模块，就规模大小、速度、水平等做综合有效判断。　　三，预测分析法，数据分析的本质目的就是结合过去、当下已有的数据做分析，以参数之间的关系更好预估未来的发展可能、可能遇到的麻烦和问题，提前做好预案准备、降低风险出现的概率和可能性。　　四，漏斗分析法，即流程分析法，之所以被称为漏斗法，主要是因为它分析的过程是层层推进的，底层的数据量大，然后往上数据量越少，通过上层除以下层得到转化率的方式来进一步分析不同参数变量所对应的因果关系，以此来更好安排用户的激活。