数据统计分析.doc

简介：
本文档《数据统计分析》涵盖了数据分析的基本概念、方法和技巧，详细介绍了如何运用统计学原理进行数据处理与解读，并通过实例展示了实际应用过程。适合初学者及专业人士参考学习。 数据分析定义：运用适当的统计分析方法处理收集来的大量数据，并将其汇总、理解和消化以最大化开发其功能并发挥价值的过程。目的是从看似杂乱无章的数据中提炼出有用信息，总结研究对象的内在规律，帮助决策者做出判断和决定。 作用包括现状分析、原因分析及预测分析等三个主要方面。 步骤分为六个阶段： 1. 明确目的与框架：首先要明确数据的对象是谁？要解决什么业务问题？ 2. 数据收集：根据确定的目标和内容有目标地搜集相关资料，是数据分析的基础； 3. 数据处理：对采集到的数据进行加工整理以便分析。这一步包括清洗、转换、提取及计算等操作。 4. 分析阶段：使用各种方法和技术如方差分析法、回归模型以及聚类算法来探索和解析数据以发现其中的价值信息，揭示因果关系与业务规律； 5. 数据展现：借助图表形式直观呈现结果。常用展示方式有饼图、折线图等图形工具。 6. 撰写报告：最终阶段是总结分析过程及结论，并形成正式文档供参考。 此外还介绍了数据挖掘的概念及其技术层面和商业角度的定义，以及描述性与预测性的两种主要任务类型；分类方法可用于客户群体划分等领域；回归分析则用于揭示变量间的依赖关系。