掌握数据分析统计方法：提升数据解读能力 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-12-03 14:01:00

数据分析统计方法是利用数学和统计学的原理，对收集的数据进行整理、分析和解释的过程。它能够帮助人们从看似杂乱无章的数据中提取有价值的信息，发现隐藏的规律和趋势，为决策提供科学依据。通过运用合适的数据分析统计方法，可以更准确地理解数据背后的含义，从而在各个领域做出更明智的判断。

一、统计分析的基本分类

从大的方向来说，数据分析统计方法可以分为描述统计和推断统计两大类。

描述统计侧重于数据的收集、处理、描述以及基本特征的概括，例如计算平均数、中位数、标准差等，用以描述数据的整体分布和特征。

推断统计则是在描述统计的基础上，利用样本数据推断总体特征，例如假设检验、置信区间估计等，用于更深层次的分析和推论。

在现代数据分析实践中，常见的是将数据分析方法分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析这三种类型，实际应用中会根据具体情况灵活选择和搭配使用。

二、主要数据分析统计方法

掌握各种数据分析统计方法是进行有效数据分析的基础。以下介绍几种常用的方法：

1. 描述统计分析

描述统计分析是对数据进行整理、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。它主要包括以下三个方面：

* **集中趋势分析**：通过平均数、中位数、众数等指标来反映数据的集中程度。
* **离中趋势分析**：通过全距、四分差、平均差、方差、标准差等指标来衡量数据的离散程度。
* **相关分析**：用于探索变量之间的相关关系，例如正相关、负相关或不相关。

2. 指标对比分析法

指标对比分析法，也称为比较分析法，是一种常用的统计分析方法。它通过将相关指标进行对比，来反映事物在数量上的差异和变化。例如，将公司今年的销售额与去年的销售额进行对比，或者与竞争对手的销售额进行对比，从而评估公司的经营状况和市场竞争力。

3. 分组分析法

分组分析法是根据统计分析的目的，按照一个或多个标志将总体划分为若干个部分，然后进行观察和分析，以揭示事物内在的联系和规律。例如，可以将客户按照年龄段进行分组，分析不同年龄段客户的购买偏好。

4. 时间序列分析

时间序列分析是将同一指标在不同时间点上的数值按照时间顺序排列，形成一个序列。通过分析时间序列，可以了解该指标随时间变化的趋势和规律。时间序列通常包含四个要素：

* 趋势：长期变化的总体方向。
* 季节变动：在一年内重复出现的有规律的波动。
* 循环波动：周期性的波动，周期通常超过一年。
* 不规则波动：由随机因素引起的波动。

常用的时间序列分析方法包括移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA模型、ARIMAX模型、自回归模型、ARCH族模型等。

5. 聚类分析法

聚类分析法是一种多元统计方法，用于将相似的对象归为一类，将不相似的对象分到不同的类。常用的聚类方法包括：

* **系统聚类法**：适用于小样本数据的聚类，通常用于指标聚类。
* **逐步聚类法**：适用于大样本数据的聚类。
* **其他聚类法**：如两步聚类、K均值聚类等。

6. 回归分析法

回归分析用于研究变量之间的因果关系。通过建立回归模型，可以预测一个或多个自变量对因变量的影响。逐步回归是一种常用的回归分析方法，它通过逐步添加或删除自变量来优化模型。

7. 生存分析

生存分析是一种专门用于研究生存时间的统计方法。常用的生存分析方法包括：

* 乘积极限法（PL法）
* 寿命表法（LT法）
* 半参数回归分析：Cox比例风险回归分析法
* 参数模型回归分析：拟合参数模型分析变量之间的变化规律

三、利用九数云BI掌握数据分析统计方法

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