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发布:AIU人工智能学院 | 分类:数据分析

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CDA人工智能学院:以数据分析、机器学习、深度学习、人工智能、TensorFlow、知识图谱等前沿技术为主题,致力于成为国内前沿的人工智能、数据科学领域在线教育品牌。

我们在做数据分析工作的时候总会涉及到很多方法,而这些方法是我们做好数据分析工作的保障。当然,我们了解的数据分析方法越多越好,在这篇文章中我们就给大家介绍一下一些常见的数据分析方法。


1.平均分析法


数据分析中的平均分析法就是运用计算平均数的方法来反应总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均指标法的主要作用有两点,第一就是利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,更能说明其发展趋势和规律。第二就是利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度,比用总量指标对比更具有说服力。而平均分析法中的算术平均数=总体各单位数值的综合/总体单位个数算术平均数是非常重要的基础指标。平均数是综合指标,它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化,它只能代表总体的一般水平,掩盖了在平均数后各单位的差异。


2.交叉分析法


数据分析中的交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系,即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内,使各变量值成为不同变量的交叉结点,形成交叉表,从而分析交叉表中变量之间的关系。交叉表当然也有也有二维以上的,维度越多,交叉表就越复杂,所以在选择几个维度的时候需要根据分析的目的决定。


3.综合评价分析法


综合评价分析法是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价。主要有5个步骤。第一就是确定综合评价指标体系,即包含哪些指标,是综合评价的基础和依据。第二就是收集数据,并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理。第三就是确定指标体系中各指标的权重,以保证评价的科学性。第四就是对经处理后的指标再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。第五就是根据评价指标或分值对参评单位进行排序,并由此得出结论。


在这篇文章中我们为大家介绍了很多常用的数据分析方法,我们在做数据分析工作的时候一定要掌握好这些相关方法,这样有利于我们的数据分析工作,更有利于我们的职业发展需求。

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