數(shù)據(jù)描述方法包括哪些(數(shù)學(xué)析和描述數(shù)據(jù)的方法)

1.數(shù)學(xué)析和描述數(shù)據(jù)的方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。

3、相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，它是一種非確定性的關(guān)系。

4、對應(yīng)分析

對應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。

5、回歸分析

研究一個隨機(jī)變量Y對另一個（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。

6、方差分析

又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。

2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗 。

2. 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.數(shù)據(jù)的表示方法有哪4種

目前數(shù)據(jù)的表示方法主要有列表法、作圖法和經(jīng)驗公式法。

數(shù)據(jù)的表示方法（圖文）

/c?word=%CA%FD%BE%DD%3B%B5%C4%3B%B1%ED%CA%BE%3B%B7%BD%B7%A8&url=http%3A//202%2E121%2E199%2E249/foundrymate/lessons/data%2Danalysis/11/114%2EHTM&p=&user=baidu

4.數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)描述的兩種形式是

數(shù)據(jù)庫在計算機(jī)中是以文件的形式存在的。

（確定） 數(shù)據(jù)庫是依照某種數(shù)據(jù)模型組織起來并存放二級存儲器中的數(shù)據(jù)集合。這種數(shù)據(jù)集合具有如下特點：盡可能不重復(fù)，以最優(yōu)方式為某個特定組織的多種應(yīng)用服務(wù)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獨立于使用它的應(yīng)用程序，對數(shù)據(jù)的增、刪、改和檢索由統(tǒng)一軟件進(jìn)行管理和控制。

從發(fā)展的歷史看，數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的高級階段，它是由文件管理系統(tǒng)發(fā)展起來的。 數(shù)據(jù)庫的基本結(jié)構(gòu)分三個層次，反映了觀察數(shù)據(jù)庫的三種不同角度。

（1）物理數(shù)據(jù)層。 它是數(shù)據(jù)庫的最內(nèi)層，是物理存貯設(shè)備上實際存儲的數(shù)據(jù)的集合。

這些數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，是用戶加工的對象，由內(nèi)部模式描述的指令操作處理的位串、字符和字組成。 （2）概念數(shù)據(jù)層。

它是數(shù)據(jù)庫的中間一層，是數(shù)據(jù)庫的整體邏輯表示。指出了每個數(shù)據(jù)的邏輯定義及數(shù)據(jù)間的邏輯聯(lián)系，是存貯記錄的集合。

它所涉及的是數(shù)據(jù)庫所有對象的邏輯關(guān)系，而不是它們的物理情況，是數(shù)據(jù)庫管理員概念下的數(shù)據(jù)庫。 （3）邏輯數(shù)據(jù)層。

它是用戶所看到和使用的數(shù)據(jù)庫，表示了一個或一些特定用戶使用的數(shù)據(jù)集合，即邏輯記錄的集合。 數(shù)據(jù)庫不同層次之間的聯(lián)系是通過映射進(jìn)行轉(zhuǎn)換的。

如果對您有幫助，請記得采納為滿意答案，謝謝！祝您生活愉快！ Vae團(tuán)隊招人！?。g迎各位加入?。?！走過路過不要錯過?。?！迅猛發(fā)展中??！。

5.如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述,

統(tǒng)計學(xué)是干什么的呢？實際上，它就是研究如何搜集數(shù)據(jù)和如何整理分析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中提取信息，關(guān)鍵是提取信息。

但是，這里面就有一個怎么搜集數(shù)據(jù)和怎么整理數(shù)據(jù)的問題。 數(shù)據(jù)的描述，中學(xué)講得比較多的是統(tǒng)計圖表。

統(tǒng)計圖表這部分知識，在小學(xué)有所涉及，到中學(xué)了之后，應(yīng)該怎么去講呢？ 統(tǒng)計圖表的學(xué)習(xí)，一定不要把它講成這圖表怎么畫。還是要從提取信息的這一角度來看，也就是我們現(xiàn)在搜集到一堆數(shù)據(jù)是雜亂無章的數(shù)據(jù)，是一堆無序的數(shù)據(jù)，怎么從里面提取信息呢？我們需要列表，畫圖。

所以，畫圖和列表是反應(yīng)信息的非常重要的方法。 同時，要注意不同的圖和表，反應(yīng)的信息是不一樣的。

所以，教學(xué)的重點不是圖、表怎么，制作方面，而是說這個表跟那個表，有什么不一樣，表和圖有什么不一樣，圖和圖有什么不一樣，他們在反應(yīng)哪些信息。比如說，條形圖和扇形圖。

如果有五個班的成績，分別用五個條形圖，五個班的表格來反映。用條形圖來反應(yīng)時，能看出這個五個班不同的情況。

若要用這個扇形圖的話，能看到總體和每一個的關(guān)系。條形圖就不太反應(yīng)整個的情況，條形圖反映的是分別的各個部分之間的關(guān)系，扇形圖反映整體與局部之間關(guān)系。

條形圖和扇形圖，都把數(shù)據(jù)歸類成了一塊一塊的了，這時候，它就回不去原來的數(shù)據(jù)了。 不同的圖，反應(yīng)的情況是不太一樣的。

比如說散點圖能夠反映兩組數(shù)據(jù)的變化趨勢。統(tǒng)計表對數(shù)據(jù)的表示就精確，比如高考成績，一分都不能差。

但是表不太醒目，因為數(shù)據(jù)是439、539、627。統(tǒng)計圖一畫出來，是個很形象的東西，只是個別的數(shù)字不容易精確表示出來，沒有表所呈現(xiàn)的數(shù)量和精確性。

所以，圖表各有各的好處的，每一個圖都有它自己的特點，適用范圍。而且，現(xiàn)在不同的領(lǐng)域里面，人們都還在不停地創(chuàng)造不同的圖，各種各樣的圖去描述信息。

在教學(xué)中應(yīng)該鼓勵學(xué)生自己去創(chuàng)造一個圖去畫，比如同樣的條形圖，可能畫成是寬度相同，高度不一樣；也可以畫成高度相同，寬窄不一樣，就是有各種各樣的想法和畫法，讓學(xué)生發(fā)揮自己的想象力，創(chuàng)造性地使用圖表，去描述數(shù)據(jù)。因為這東西不是很難掌握，不需要硬性的去規(guī)定，約束學(xué)生。

不要說表跟圖，圖就比較粗一些，表就對數(shù)字要求很準(zhǔn)等等。 從信息角度來看，不要把統(tǒng)計教學(xué)成具體的圖表的制作方法。

而要讓學(xué)生弄清楚，你想要反應(yīng)什么問題，目的是什么，才能談到何種統(tǒng)計圖。你比方說七大洲的面積，你就是想比較這七大洲的面積有什么不一樣的話，就用條形圖就可以了；你還想看看某塊面積，在整個面積占多少，那可能要用扇形圖，所以沒有絕對的，關(guān)鍵是你想達(dá)到什么目的。

關(guān)于折線圖，我們經(jīng)常通過折線圖來反映變化的趨勢。但是要注意，折線圖坐標(biāo)系的界定。

有時候，只看圖的形象會誤導(dǎo)學(xué)生。比方說，我想反映的是隨著時間生產(chǎn)增加的快慢，有時候想要夸張自己增長得很快的時候呢，就可以把縱坐標(biāo)的單位取得很大，當(dāng)它要想說明它增加很大。

坐標(biāo)單位取得大或者小，就會使同樣一件事畫出不同的折線圖來。有時候我們看一些宣傳廣告之類的圖，就可以發(fā)現(xiàn)它增長d得很快。

但是，實際上，它的單位選取得使得圖像容易產(chǎn)生這樣的印象。廠家為了他的利益需要，他可以把那個圖做成各種各樣的，誤導(dǎo)你，這也是我們在統(tǒng)計圖表教學(xué)中要特別注意的一件事情。

我們抽取到的數(shù)據(jù)是雜亂無章的。要對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和畫統(tǒng)計圖表，目的是為了能從這組數(shù)據(jù)中得到一些關(guān)于這組數(shù)據(jù)的特征信息。

6.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

去百度文庫，查看完整內(nèi)容>

內(nèi)容來自用戶：蔣上樹

常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）

標(biāo)簽：本文包括：

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；

問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP