数据统计分析方法,如何做好数据统计
数据分析是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据统计分析方法已经应用到各行各业，在互联网电商的运用也非常广泛。在做网络推广时，一定要用数据分析作为基础。没有数据做支撑的推广是没有意义的。在这里介绍一些方法和工具。
1.比较分析法
是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。
2.分组分析法
统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
3.回归分析法
回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
4.因素分析法
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
延伸阅读
描述统计分析方法
1)细心观察会发现生活中处处蕴含统计学，但是如何去理解这些数据背后的意义，这时候就要用到统计分析的方法，常用的有四种方法，平均值，四分位数，标准差，标准分
1 .平均值 ：容易被异常值影响，不能发现数据整体意义。
2.四分位数:常用于找出异常值，但不能表示波动情况。
3.标准差：常用来分析数据波动情况。
4.标准分：主要用来计算出某个数值在数据中的相对位置
现在两张表，表1购买商品信息，表2婴儿信息
数据来源 阿里巴巴天池 tianchi.aliyun.com/data
表1数据集共有29971条记录，有7个字段，分别为：
user_id：用户id，购买用户的id。是用户的唯一识别码，不可重复，如果user_id相同，则为同一个用户；
auction_id：商品编号
cat_id：商品二级分类ID，品类。例如，衣服和下面的上衣的关系；
cat1：商品一级分类ID，
property：商品属性，商品基本参数规格，（属性值可以是大小，可以是尺码、毫升等数字，还可以指品牌等，一切可以描述商品特征的都可以称为属性值）
buy_mount：商品的购买数量；
day：购买时间，精确到“天”。
表2数据集共有953条记录，3个字段，分别为：
user_id：用户id，购买用户的id，可与表一匹配；
birthday：出生日期，可以换算成婴儿年龄，可以分析各年龄段的用户行为。
gender：性别（0 男性；1 女性；2 unknown）
2)通过以上两张表，能从数据集中分析哪些问题？
（1） 分析商品分类不同时期的销售趋势
（2）不同年龄/性别的婴儿对商品偏好
（3)用户的复购情况，
第一个问题，利用数据集中的购买时间，商品一级分类，商品二级分类，可以分析出不同时期的热销品和滞销品
第二个问题，通过出生日期，性别，购买的商品来分析是否对商品有偏好
第三个问题，通过用户id，购买商品的次数，来分析用户复购情况。
能源统计分析有哪些方法
能源统计分析要运用多种方法，对能源经济运行进行全面、系统、由量到质的分析和研究、剖析和概括。
常用的分析方法有： 1、统计分组法。统计分组法是揭露事物内部矛盾的一个基本方法。这种分组法是把大量统计资料按照分组标志，把不同性质的现象进行分组，相同的现象归纳在一起，分组的正确与否，直接影响到统计分析的成效。对能源消费量的分析，一般采用这种分组法较多，按行业分组、按使用方向分组。按用途分组等。2、对比分析法。对比分析法亦称比较分析法，是认识事物的重要方法，也是统计分析的基本方法。这种方法将互相联系的指标结合起来进行对比分析，从而对社会经济现象进行评价，发现问题。揭露矛盾，推动客观事物发展。对比的方式很多，有纵的对比、横的对比、点和面的对比等。纵的对比，即动态对比，是现在和过去对比，如报告期与基期对比，与历史水平对比，横的对比，即静态对比，是单位之间、地区之间、各国之间、计划与实际的对比。点和面的对比，是个别和一般、局部和全局，具体事实和大背景的对比。在对比分析时，要认真检查相关指标的内容、口径、计算方法、计量单位是否一致，要具有可比性。对能源经济效益进行分析采用对比分析法较多。如单位产品能耗，单位产值能耗，能源利用率，节能率等，可进行动态对比，如用报告期与基期比、与历史最好水平比、与先进水平比等。也可进行地区之间的对比，同类企业之间的对比，与国外对比等。3、结构分析法。结构分析法是把事物的总体分解为各个组成部分，通过计算结构的相对指标来研究总体内部的各因素的构成及其变化趋势，从而更深刻地认识总体事物各部分的特殊性质及其在总体所占有的地位。它是以总体总量作为比较标准，求各部门占总量的比重，以百分数表示。对能源资源总量、生产总量、消费总量、节能量、库存总量等进行结构分析十分重要。如地区能源的资源总量中由本地区生产，外省调入，进口等构成，通过结构对比可分析自给程度，对组织货源，保证对能源需求的供应起到重要作用。对能源消费总量的构成进行结构分析可采用能源品种构成分析，行业消费构成分析，地区消费构成分析，使用方向构成分析等等。通过观察总体内部的构成，对现象进行剖析，可以进一步分析影响事物发展的主要方面和次要方面，从而对事物的本质特征有更深层次的认识。4、动态分析法。动态分析法是从发展的观点出发来分析研究事物发展变化的过程、趋势及其规律性的一种分析方法。将所要分析的事物有关指标数字，按时间序列排列，形成一个动态数列，从数量方面观察事物发展变化的方向和速度，研究其发展变化的趋势和规律性。所谓动态，就是社会经济现象在时间上的发展变化。进行动态分析，可采用多种方法，如平行数列对比法、扩大时期分析法、移动平均分析法、季节变动分析法、趋势预测法等。动态数列可分为绝对量指标动态数列，相对指动态数列和平均指标动态数列。绝对量指标动态数列是由各时期的绝对量所构成。如各时期的能源生产量、能源消费量、节能量、能源库存量等绝对量指标的动态数列。相对指标动态数列，是由各时期的相对数所构成。如各时期的节能率、能源利用率、能源自给率、能源加工转换损失率等相对指标的动态数列。平均指标动态数列由各个时期的平均数所构成。如单位产品能耗量、单位产值能耗量、人均能耗量等平均指标的动态数列。在动态数列中，绝对量指标动态数列是最基本的，相对指标和平均指标是由绝对量指标所派生的。5、因素分析法。因素分析法是对社会经济现象的总变动中，分析诸因素的影响方向、程度和因果关系的一种方法。其要点是： （1）因素分析法的研究对象是受多种因素影响的现象。这类现象的量表现为若干因素的乘积，其目的是测定各个因素的影响方向和影响程度，也包括测定结构变动的影响程度。（2）因素分析法的基本特点是假定其它因素数量相同，从而测定其中一个因素的影响方向和程度。如果有三个因素，则假定其中两个因素的数量相同，测定另一个因素的影响。（3）指数体系是因素分析法的基本根据。若干因素指数的乘积应等于总变动指数，若干因素影响差额的总和应等于实际发生的总差额。因素分析法在能源统计分析中应用比较广泛，可以用来对能源系统状况的分析，如对影响能源系统变化的经济、技术、社会、人口、法规等因素分析；也可用来对能源系统某一侧面的分析，如对影响能源节约量的各种因素进行剖析，首先剖析由于采取技术革新、提高产品质量、提高能源利用率，加强科学管理等措施，对直接节能的影响程度。再来剖析由于调整产品结构、行业结构、经济结构、降低原材料消耗等措施，对少用能源（间接节能）的影响程度。反之也可剖析由于技术落后，生产经营管理不善、能源利用率低、产品结构和经济结构不合理等因素，形成能源消费过程中的浪费的所影响程度。6、平衡分析法。平衡分析法是研究客观经济现象存在的各构成要素的数量联系和数量对等关系的一种分析方法。这种方法把对立统一的各个方面分别排列起来，便于比较对照，易于全面观察和发现问题。平衡分析法的特点是： （1）反映经济现象内部多种构成因素问的数量对等关系。（2）运用若干相互有联系的指标之间数量关系，来分析社会经济现象内部存在的平衡比例关系。（3）从现象的总体入手，使用全面资料，通过平衡表的表现形式来观察研究事物。采用这种方法进行能源统计分析，首先要编好能源平衡表。通过全面、系统的能源平衡统计数据，可以对能源系统流程全貌及各环节进行分析。①对能源系统流程全过程进行综合分析。研究能源经济发展的规模、水平、速度、比例、规律等状况，观察能源系统流程的各个环节之间的平衡比例关系，揭示能源需求之间的矛盾，找出平衡和不平衡的原因。②对能源的资源形成及自给程度进行分析。研究能源生产规模、提出增加或减少能源进、出口，合理安排调出、凋入等方面的建议。③对能源加工转换情况进行分析。研究能源加工转换效率，提出降低能源加工转换损失率，提高能源利用率的建议和措施。④对能源消费状况进行分析。研究能源消费结构是否合理，能源消费与国民经济发展之间的协调关系，揭示能源使用中的损失、浪费现象。⑤对能源经济效益情况进行分析。研究能源有效利用程度，挖掘节能潜力，揭示能源经济效益不高的突出问题，提出合理有效利用能源的建议和措施。⑥对能源储存的合理性进行分析。研究能源库存的构成及对生产、建设、人民生活的保证程度，揭示库存超储积压或储存不足的原因和后果。
质量控制七种统计分析方法的用途各有哪些
七种统计方法如下: (1)统计调查表法。
是利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。
(2)分层法。
是将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。
(3)排列图法。
是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。
(4)因果分析图法。
是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题(结果)与其产生原因之间关系的有效工具。
(5)直方图法。
它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。
(6)控制图。
用途主要有两个:过程分析，即分析生产过程是否稳定。
过程控制，即控制生产过程质量状态。
(7)相关图。
在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。
spss170统计分析方法
SPSS 170统计分析方法包括：
1. 描述性统计：用于描述数据的总体特征，如求和、均值、标准差、四分位数等。
2. 相关分析：用于检验两个变量之间的关系，如皮尔逊相关、Spearman等秩相关、哈特曼等秩相关等。
3. 回归分析：用于预测一个变量的值，如线性回归、多项式回归、Logistic回归等。
4. 分类分析：用于分类数据，如K-means聚类、判别分析、朴素贝叶斯分类等。
5. 统计推断：用于检验数据是否符合假设，如假设检验、卡方检验、t检验等。
6. 时间序列分析：用于预测未来变量值，如ARIMA模型、VAR模型等。
