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負(fù)責(zé)人:胡晶01目錄不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用1不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將它們加以匯總和理解并消化,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析技術(shù)使數(shù)據(jù)分析人員能夠?qū)彶椴⒒仡櫴占臄?shù)據(jù),并根據(jù)信息進(jìn)行推斷或確定。大多數(shù)技術(shù)都側(cè)重于應(yīng)用定量技術(shù)來審查數(shù)據(jù),一些比較常見的定量數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括描述性統(tǒng)計(jì)、探索性數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析。后兩者涉及使用支持或不支持預(yù)定假設(shè)。使用這些技術(shù)的團(tuán)體包括個(gè)人數(shù)據(jù)分析人員、學(xué)生、企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和精算師,以及需要信息和數(shù)據(jù)的其他各個(gè)方面。不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用下面我們來了解一下四種不同數(shù)據(jù)分析技術(shù):不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用有時(shí)在嘗試從收集的數(shù)據(jù)中消除數(shù)據(jù)分析人員的偏見。大量使用統(tǒng)計(jì)、概率或其他數(shù)學(xué)技術(shù)允許個(gè)人使用標(biāo)準(zhǔn)方法來解釋數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)分析人員試圖使用定性數(shù)據(jù)分析技術(shù)時(shí),一般基于個(gè)人的個(gè)人背景、偏好或基本研究和推理原則,收集的數(shù)據(jù)可能會(huì)被誤讀或錯(cuò)誤解釋。因此,數(shù)學(xué)技術(shù)不太容易受到這些錯(cuò)誤的影響,而且往往更容易為其他個(gè)人或數(shù)據(jù)分析人員所接受。定量數(shù)據(jù)分析不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用將數(shù)據(jù)分離或匯總成特定的組。如,人口統(tǒng)計(jì)學(xué)就是一組常見的描述性統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)分析人員將收集與人口年齡、性別、家庭規(guī)模、收入、工作類型和其他信息等相關(guān)的信息。另一種描述性統(tǒng)計(jì)分析,如,足球比賽中進(jìn)行四分衛(wèi)的完成百分比,如果四分衛(wèi)在8次傳球嘗試中完成6次,他就有75%的成功率。這種技術(shù)的一個(gè)缺陷是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無法提供額外的信息,比如每次傳遞的長度。描述性統(tǒng)計(jì)分析不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用技術(shù)通常使用箱形圖、直方圖、帕累托圖、散點(diǎn)圖或莖葉圖,這項(xiàng)技術(shù)的主要目的是支持?jǐn)?shù)據(jù)分析人員提出的假設(shè)。例如,數(shù)據(jù)分析人員可能想要證明一個(gè)關(guān)于駕駛特定類型汽車(如小型貨車)的車主年齡范圍的假設(shè)。為了驗(yàn)證和支持這一假設(shè),數(shù)據(jù)分析人員將收集信息,并創(chuàng)建一個(gè)方框圖,以確定在他規(guī)定的范圍內(nèi)的所有者數(shù)量。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)將提供支持或不支持假設(shè)的信息,并顯示收集的數(shù)據(jù)中有多少異常值。探索性數(shù)據(jù)分析不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用技術(shù)是站在探索性技術(shù)的對立面。在這些測試中,數(shù)據(jù)分析人員可能希望推翻零假設(shè),這是一個(gè)被大多數(shù)人普遍接受為正確的陳述。為了反駁原假設(shè),研究者會(huì)收集與原假設(shè)相關(guān)的具體信息,并檢驗(yàn)平均值、方差、p值和置信區(qū)間。由驗(yàn)
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