原创 常用的数据分析方法及案例讲解

常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。本文将结合实际案例，为大家一一讲解这些数据分析的方法。如果你想了解如何做数据分析，就接着看下去吧~

1、描述性统计分析

绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的形式汇总的统计分析方法称为描述性统计。描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。这也是我们在日常生活最常用的一种数据分析方法，因此这里就不再用案例展开讲解了。

2、信度分析

信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。企业在招聘员工时会有一套性格测试题，这里面就用到了信度分析。企业会在性格测试题里面放入两道及以上相同或相似的问题，这两道题问的内容一样，但是具体表达描述不一样，通过计算求职人员是否在答题时选择结果一致的答案来分析该求职人员的可靠性。

下面举个常见的案例，比如：华为在考察应聘人员的自主创新能力时，以下相同意思的说法会出现在多个不同的题目中供你选择：我喜欢创新；做事时我喜欢有新方法，新点子；我能想出很多主意；我喜欢提出很多主意。如果你每次选的都不相同，那么这份性格测试的可信度就会比较低，系统可能会判定你是一个不诚实的人，导致你通不过华为的性格测试。

3、相关分析

相关分析是研究现象之间是否存在依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间是否存在依存关系，都是相关分析研究的问题。相关分析的方法很多，可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。比如有个案例是根据每日广告曝光量和费用成本的数据，来找出广告曝光量和费用成本之间存在依存关系，并形成模型，以便于后续做出正确的广告投放策略。

4、回归分析

回归分析研究的是两组或两组以上变量之间定量关系的分析方法，在进行回归分析之前需要确定变量的数量，同时也要确定自变量和因变量。比较常见的回归分析有线性回归。回归分析是相关分析的深入和继续。对所研究现象只作相关分析，仅说明现象之间具有密切的相关关系是不够的，统计上研究现象之间具有相关关系的目的，就是要通过回归分析，将具有依存关系的变量间的不确定的数量关系加以确定，然后由已知自变量值推算未知因变量的值，只有这样，相关分析才具有实际意义。

5、聚类分析

聚类分析是指样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。通常，我们遇到的很多数据都没有很明确或具体的分类标签，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。需要注意的是聚类分析是一种缺乏分类标签的分类方法，当我们对数据进行聚类并得到簇后，一般会单独对每个类进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

以上就是常用的数据分析方法及案例讲解，大家都学会了吗？还有没搞懂的地方也没关系，博学谷互动课堂有更加细致的大数据课程讲解，赶紧申请免费名额来看看吧~