大數據統計分析方法

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論。20世紀初建立了數據分析的數學基礎，但直到計算機出現，才使實際操作成為可能，并推廣了數據分析。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。下面就讓小編為大家介紹大數據統計分析方法。

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大數據統計分析方法

      大數據統計分析方法

1，比較分析法

       是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。

2，分組分析法

       統計分析不僅要對總體數量特征和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。

       統計分組法的關鍵問題在于正確選擇分組標值和劃分各組界限。

3，回歸分析法

       回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變量間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變量和一個自變量時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變量與因變量之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

4，因素分析法

       因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特征和聯系進行由表及里、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，并保持其基本的信息量。

       數據分析的目的是集中和提取隱藏在大量看似混亂的數據中的信息，從而找出研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可以幫助人們做出判斷，從而采取適當的行動。數據分析是一個有組織、有目的地收集數據、分析數據其成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。以上就是小編為大家分享的大數據統計分析方法。