论文中的数据分析指什么

论文中的数据分析指什么

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。

为什么要数据分析,对论文有什么意义？

目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。

资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。

资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。

若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。

扩展资料：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

参考资料：百度百科-数据分析

什么是数据分析，你真的了解吗？

随着大数据技术的快速发展，人们对数据的价值越来越重视，数据采集、存储、安全技术也变得日益重要，数据分析技术得到了日益广泛的应用。

利用数据分析技术从海量数据中提取的信息具有极高的价值，例如，支持企业高层进行业务决策、发现新的销售和市场机会、提升组织的社交媒体营销能力、提高用户忠诚度以及复购率、降低用户流失率、提前预测风险并进行防范等。

那么，什么是数据分析？

数据分析是用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，然后加以处理和加工，以开发数据的功能、挖掘数据的价值，主要目的是为了清洗出有用的信息并形成结论。

简而言之，数据分析是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。

数据分析的目的

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这里的数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。

数据分析的作用

数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用，包含现状分析、原因分析、预测分析。

现状分析

简单来说就是告诉你过去发生了什么。具体体现在：第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是好了还是坏了，好的程度如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

现状分析所使用的是描述性数据分析，描述性数据分析属于一种初级的数据分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。

原因分析

简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。而原因分析属于探索性分析的范畴，常用的的方法有分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵关联分析、聚类分析等。

预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。在了解企业运营现状后，有时还需要对企业未来发展趋势作出预测，为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制订企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高，常用的方法有回归分析、时间序列、决策树、神经网络等。

具体的，我们又可以将常见的数据分析方法分为描述性分析、数理分析、建模分析，描述性数据分析属于初级数据分析，通常用于事物的现状描述，而数理分析和建模分析属于高级数据分析，需要建立一定的统计分析模型。

数据分析的流程

数据分析的流程可以分为以下六个步骤，分为明确分析目的，数据收集，数据处理，数据分析，报表展现，报告撰写。

数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据，这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据。

数据处理

数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段，数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据可视化

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。

报告撰写

数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。” 从书本上得来的知识，毕竟是不够完善的，如果想要深入理解其中的道理，必须要亲自实践才行，对于数据分析来说，也同样是这个道理，只有理论与实践相结合，才能实现高阶的数据分析，在数据分析的道路上越走越远。