计算机数据分析常用方法与比较研究
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
统计与数据分析方法
统计与数据分析方法
统计与数据分析方法是指用统计学原理和技术来对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
以下是一些常用的统计与数据分析方法：
1. 描述统计分析：通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如标准差、方差、范围），来描述数据的特征和分布情况。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化方法（如直方图、散点图、箱线图）来探索数据的结构、关系和异常值，以帮助理解数据的性质。
3. 假设检验：通过设置假设和收集样本数据，使用统计学方法来判断样本数据是否支持或拒绝假设。
4. 回归分析：通过建立数学模型来研究自变量和因变量之间的关系，以预测和解释变量之间的关系。
5. 方差分析：用于比较两个或多个群体之间的差异，以确定是否存在统计显著性。
6. 聚类分析：通过将数据分成相似的组，以帮助发现数据中隐藏的模式和结构。
7. 因子分析：用于探索变量之间的潜在关系，并通过识别共同的因子来简化数
据集。
8. 时间序列分析：用于分析时间上的数据变化趋势和模式，并进行预测和预测。
9. 贝叶斯统计分析：使用贝叶斯定理来更新先验概率和后验概率，以推断和预测未知参数。
10. 机器学习方法：包括分类、聚类、回归、决策树等算法，用于训练模型以从数据中获得有用的信息和洞察。
这些方法可以应用于各种领域和问题，帮助研究人员和决策者更好地理解数据、做出合理的判断和推断。
SPSS常见数据分析方法比较
SPSS常见数据分析方法比较SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。
SPSS提供了各种数据分析方法，帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。
本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法，并进行比较。
一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。
通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标，了解数据的基本分布情况。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法，包括频数分析、分布分析、交叉报表等。
这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识，为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
SPSS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验，判断不同组别的数据是否存在显著差异，从而提供统计依据。
三、相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关分析方法，包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。
这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系，揭示变量之间的相互关联。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助用户建立数学模型，预测因变量的取值，并判断自变量对因变量的影响程度。
五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种因子分析方法，包括主成分分析、因子旋转等。
这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量，提取出共同因子，并理解变量之间的结构关系。
六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法，将相似的个体或对象归为一类，不相似的个体或对象归为不同类。
常见的数据分析方法
常见的数据分析方法首先，最常见的数据分析方法之一是描述性统计分析。
描述性统计分析是通过对数据进行整理、汇总和展示，来描述数据的基本特征和规律。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，从而为后续的分析工作奠定基础。
其次，回归分析是另一个常见的数据分析方法。
回归分析主要用于研究自变量和因变量之间的关系，通过建立数学模型来预测因变量的取值。
在回归分析中，线性回归和逻辑回归是两种常见的方法。
线性回归适用于因变量和自变量之间呈线性关系的情况，而逻辑回归则适用于因变量为二分类变量的情况。
通过回归分析，我们可以更好地理解变量之间的关系，从而进行更精准的预测和决策。
另外，聚类分析也是一种常见的数据分析方法。
聚类分析是一种无监督学习方法，它通过对数据进行分类，将相似的数据点归为一类。
聚类分析可以帮助我们发现数据中潜在的规律和结构，从而为数据的进一步分析和利用提供参考。
在实际应用中，聚类分析常常被用于市场分割、客户分类、产品定位等领域。
最后，关联分析也是一种常见的数据分析方法。
关联分析主要用于发现数据中的关联规则，通过分析不同变量之间的关联程度来挖掘数据的潜在规律。
在关联分析中，常用的方法包括Apriori算法和FP-growth算法等。
这些方法可以帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为市场营销、交叉销售、推荐系统等提供支持。
综上所述，数据分析是一项非常重要的工作，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
在实际应用中，描述性统计分析、回归分析、聚类分析和关联分析是一些常见的数据分析方法，它们可以被广泛应用于不同的领域和情境中。
希望本文介绍的这些方法能够为大家在数据分析工作中提供一些帮助和启发。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数数据分析方法的比较与选择
计数数据分析方法的比较与选择随着信息技术的不断发展，计算机等工具的广泛应用，我们获取和记录数据的方式变得非常容易。
在收集到大量计数数据后，如何对这些数据进行分析并得出有意义的结论成为一个重要问题。
本文将对几种常见的计数数据分析方法进行比较与选择，旨在帮助研究人员和数据分析者更好地利用计数数据进行研究和决策。
第一种方法是频数统计分析。
频数统计是一种简单直观的方法，通常用于描述计数数据的分布情况。
通过统计每个取值的出现频率，我们可以了解到不同取值的比例和变化趋势。
比如，我们可以使用频数统计来分析一小时内某个地点的交通流量，从而得出交通高峰时段和低谷时段。
然而，频数统计只能提供基本的数据描述，无法进行更深入的数据分析和推断。
第二种方法是卡方检验。
卡方检验是一种经典的统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间的关系。
在计数数据分析中，我们可以使用卡方检验来验证两个变量之间的独立性。
例如，可以通过卡方检验来分析某个产品在不同年龄段消费者中的受欢迎程度是否存在显著差异。
卡方检验的优势在于简单易懂，并且适用于各种类型的计数数据。
然而，卡方检验并不能提供具体的数值结果，只能判断变量之间是否存在显著差异。
第三种方法是回归分析。
回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在计数数据分析中，我们可以使用回归分析来寻找与计数数据相关的影响因素，并建立预测模型。
比如，可以利用回归分析来探究某个营销活动对销售数量的影响程度。
回归分析的优势在于可以提供具体的数值结果，并且能够考虑多个因素的复杂关系。
然而，回归分析需要对数据进行一定的前提条件检验，并且对数据的解释和结果的验证需要一定的统计知识和技巧。
第四种方法是时间序列分析。
时间序列分析是一种专门用于分析时间相关数据的方法。
在计数数据分析中，我们常常会遇到某一指标随时间变化的情况，例如某产品的月销售量或某个城市的年人口变化。
时间序列分析可以帮助我们提取数据中的趋势、周期和季节性等特征，并进行长期预测。
分析数据的方法
分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。
首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。
其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。
另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。
回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。
此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。
通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。
最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。
希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。
2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。
3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。
二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。
常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。
常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。
2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。
常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。
三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。
通过回归方程可以预测因变量的取值。
2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。
3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。
四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。
2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。
学术研究的统计分析方法常用的统计分析方法及其应用
学术研究的统计分析方法常用的统计分析方法及其应用学术研究的统计分析方法——常用的统计分析方法及其应用在学术研究中，统计分析方法是不可或缺的工具。
它们能够帮助研究者从数据中提取有意义的信息，并进行合理的解释。
本文将介绍一些常用的统计分析方法以及它们在学术研究中的应用。
一、描述性统计分析方法（Descriptive statistics）描述性统计分析方法用于描述和总结研究数据的主要特征。
以下是一些常用的描述性统计分析方法：1.1 平均值（Mean）：计算各个观察值的总和并除以观察值的数量，得到平均值。
平均值能够反映数据的集中趋势。
1.2 中位数（Median）：将数据按大小排序，找到中间的观察值。
中位数在受极端值影响时较为稳健。
1.3 众数（Mode）：数据中出现次数最多的观察值。
众数可以反映数据的集中趋势。
1.4 方差（Variance）：用于度量数据的离散程度。
方差越大，数据越分散。
1.5 标准差（Standard deviation）：是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。
标准差越大，数据越分散。
1.6 百分位数（Percentile）：将数据按大小排序，找到特定百分比位置的观察值。
百分位数能够帮助确定分布的位置。
二、推断统计分析方法（Inferential statistics）推断统计分析方法用于从样本中推断总体的特征，并进行假设检验和置信区间估计。
以下是一些常用的推断统计分析方法：2.1 参数检验（Parametric tests）：用于检验总体参数的假设。
常见的参数检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）和回归分析等。
2.1.1 t检验（t-test）：用于比较两个样本均值是否有显著差异。
例如，可以使用t检验来比较两种不同药物对治疗效果的影响。
2.1.2 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。
例如，在教育研究中，可以使用ANOVA来比较不同学历群体在某项指标上的平均得分是否有差异。
比较研究方法
比较研究方法研究方法是科学研究中的重要环节，它直接关系到研究的深度和广度。
在科学研究中，常用的研究方法有定性研究方法和定量研究方法。
本文将对这两种研究方法进行比较，以便更好地理解它们各自的特点和适用范围。
定性研究方法是一种以文字、图片、音频等非数值数据为主要研究对象的研究方法。
它主要通过观察、访谈、文献分析等手段来获取研究对象的特征和规律。
定性研究方法的优点在于能够深入挖掘研究对象的内在含义，揭示其复杂的社会现象和人的行为动态。
定性研究方法还能够帮助研究者发现新的问题和构建新的理论。
然而，定性研究方法也存在着一定的局限性，比如研究结果的客观性和可靠性不如定量研究方法。
定量研究方法是一种以数值数据为主要研究对象的研究方法。
它主要通过问卷调查、实验研究、统计分析等手段来获取研究对象的特征和规律。
定量研究方法的优点在于能够提供客观、可靠的研究结果，有利于进行大规模的数据分析和比较。
定量研究方法还能够帮助研究者验证和检验理论假设，从而推动学科的发展。
然而，定量研究方法也存在着一定的局限性，比如无法深入挖掘研究对象的内在含义，难以解释复杂的社会现象和人的行为动态。
在实际研究中，定性研究方法和定量研究方法往往是相辅相成的。
定性研究方法能够帮助研究者深入理解研究对象的内在含义，提出新的问题和构建新的理论；而定量研究方法能够帮助研究者验证和检验理论假设，提供客观、可靠的研究结果。
因此，研究者在选择研究方法时，应根据研究对象和研究目的的不同，合理运用定性研究方法和定量研究方法，以便更好地开展科学研究。
总之，定性研究方法和定量研究方法各有其优缺点，它们在科学研究中都具有重要的地位和作用。
研究者应根据具体情况，灵活运用这两种研究方法，以便更好地推动学科的发展和人类社会的进步。
对比数据的方法
对比数据的方法数据对比是一种重要的分析方法，可以帮助我们更好地了解和揭示事物之间的差异和相似之处。
下面将介绍几种常见的对比数据的方法。
首先是数量对比。
数量对比是通过比较两个或多个事物的数量来进行分析。
例如，我们可以比较两个地区的人口数量、两个公司的销售额或者两个时间段的温度变化等。
通过数量对比，我们可以快速了解事物的规模大小、增长趋势以及差异所在。
其次是时间对比。
时间对比是通过比较同一事物在不同时间下的数据，来观察其变化趋势和发展情况。
例如，我们可以比较公司在过去几年的利润变化、个人学习成绩的进步或者国家在不同历史时期的经济增长等。
通过时间对比，我们可以了解事物的发展轨迹和趋势。
另外，还有空间对比。
空间对比是通过比较不同地点或者空间单位内的数据来进行分析。
例如，我们可以比较不同城市的平均房价、不同地区的教育水平或者不同国家的环境污染状况等。
通过空间对比，我们可以了解不同地区或者空间单位内事物之间的差异和相似之处。
此外，还可以进行个体对比。
个体对比是通过比较个别事物之间的数据来进行分析。
例如，我们可以比较两个不同个体的身高、两个不同产品的销售情况或者两个不同学生的考试成绩等。
通过个体对比，我们可以了解事物在同一条件下的差异和特点。
最后，还可以进行对比分析。
对比分析是将上述不同对比方法结合起来，综合进行分析。
例如，我们可以通过数量对比、时间对比和空间对比同时考察一个问题，以获取更全面的信息和结论。
总之，对比数据的方法可以帮助我们更全面、深入地了解事物之间的差异和相似之处。
无论是数量对比、时间对比、空间对比、个体对比还是对比分析，都可以为我们提供有价值的信息和见解。
因此，在进行数据分析时，我们应该灵活运用这些对比方法，以便更好地理解和解读数据。
因子分析与聚类分析方法的比较研究
因子分析与聚类分析方法的比较研究因子分析和聚类分析是常用的统计方法，用于数据降维和发现数据的内在结构。
本文将就因子分析和聚类分析方法在数据分析中的应用进行比较研究。
一、因子分析方法因子分析是一种通过分析大量的变量，找出其中的共同因子，并将其进行分类或降维的统计方法。
它通过构建数学模型来探索多个变量之间的关系，从而揭示数据背后的潜在结构。
在因子分析中，首先需要确定选择合适的因子个数，然后基于最大似然估计或主成分分析的方法求解这些因子。
之后，通过因子载荷矩阵来解释因子与变量之间的关系。
最终，可以将原始变量进行降维，提取出较少的几个主要因子来代表原始变量。
二、聚类分析方法聚类分析是一种用于划分数据样本集合的方法，将相似的样本归为一类。
它通过测量样本之间的相似性，将样本分组形成聚类集合。
聚类分析方法可以揭示数据内在的结构和规律。
在聚类分析中，首先选择合适的聚类算法，如k-means算法或层次聚类算法。
然后，通过计算样本之间的距离或相似性，将样本分配到不同的聚类集合中。
最后，通过对聚类集合进行划分和组合，得到最终的聚类结果。
三、因子分析与聚类分析的比较1. 目标不同：因子分析主要用于分析变量背后的潜在结构和因果关系，目标是找出共同因子；而聚类分析主要用于分组或分类数据样本，目标是发现数据内在的相似性和规律。
2. 数据类型不同：因子分析适用于连续型变量或者有序类别变量；聚类分析适用于各种类型的数据，包括离散型和分类型数据。
3. 结果表达不同：因子分析通过因子载荷矩阵来解释因子与变量之间的关系，得到变量与因子的贡献程度；聚类分析通过聚类结果来表示样本之间的相似性和分类关系。
4. 解释性不同：因子分析通过因子解释变量的方差或协方差，可以更好地理解变量的内在结构；聚类分析通过对聚类结果的观察和分析，可以发现数据样本之间的相似性和差异性。
五、实际应用案例案例一：假设我们收集了一组大学生的学习成绩数据，包括语文、数学、英语、物理和化学五门课程的成绩。
16种常用数据分析方法
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。
如何选择和使用适当的数据分析方法
如何选择和使用适当的数据分析方法一、数据分析方法简介二、基础统计分析方法1. 描述统计分析2. 探索性数据分析3. 统计推断三、高级统计分析方法1. 回归分析2. 因子分析3. 聚类分析四、机器学习方法1. 监督学习2. 无监督学习3. 强化学习五、选择合适的数据分析方法1. 确定研究目的2. 数据类型和特征3. 数据规模和质量六、使用适当的数据分析方法1. 数据预处理2. 模型构建与训练3. 模型评估与优化一、数据分析方法简介数据分析是以数据为基础，运用统计学、数学、机器学习等方法来发现数据中隐藏的关系和规律，辅助决策和解决问题。
合适的数据分析方法能够帮助我们深入理解数据，并从中获得有价值的洞察。
二、基础统计分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对已有数据集的数量、属性和结构等特征进行总结和描述的方法。
常用的描述统计方法包括平均值、中位数、方差、标准差、频率分布等。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过可视化工具和统计方法来研究数据的分布、趋势和相关性等特征。
探索性数据分析可以帮助我们发现数据背后的故事，识别异常值和缺失值，并提供初步的模型假设。
3. 统计推断统计推断是通过从样本数据中得出总体参数估计和假设检验等方法，对总体特征进行推断。
统计推断能够根据样本对总体进行合理的估计，并检验某一假设是否成立。
三、高级统计分析方法1. 回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
通过回归分析，我们可以建立预测模型，了解自变量对因变量的影响程度，并进行趋势预测和因果推断。
2. 因子分析因子分析是用于探索多个变量之间的内在关系和结构的统计方法。
通过因子分析，我们可以将多个变量综合为更少的几个因子，简化数据分析，并挖掘出潜在的隐藏因素。
3. 聚类分析聚类分析是将相似对象划分为具有相同特征的组或类的方法。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的群体或类别，并通过对不同群体的比较和分析进行决策支持。
四、机器学习方法1. 监督学习监督学习是利用人工标注或已有数据的标签信息，通过训练模型来预测或分类新的未知数据的方法。
多维数据分析方法研究与比较
多维数据分析方法研究与比较随着数据量的不断增加和数据多样性的迅速增长，多维数据分析越来越成为了数据科学领域中一个重要且热门的研究方向。
多维数据分析是指通过将数据按照不同的维度划分，并对这些维度之间的关系进行分析，以揭示数据中隐藏的模式、趋势和规律。
在本文中，将会对多维数据分析方法进行研究与比较，探讨它们的优点与局限性。
首先，我们将介绍常见的几种多维数据分析方法。
包括数据挖掘、机器学习、可视化分析、关联规则和聚类分析等等。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏知识和信息的过程，通过使用统计和机器学习的方法，可以发现数据中的模式和规律。
机器学习是一种通过训练算法模型来预测未来结果的方法，通过使用大量的训练数据，可以建立模型并进行预测。
可视化分析则是利用图表、图形和其他可视化方式，将数据转变为可视化形式，以帮助用户更好地理解和分析数据。
关联规则分析是通过寻找数据中的关联规则，并根据这些规则进行预测和推荐。
聚类分析是一种将数据根据相似性进行分组的方法，可以帮助我们发现数据中的群组和模式。
在以上介绍的方法中，每一种都有其独特的优点和局限性。
数据挖掘方法能够从数据中发现隐藏的知识和信息，可以对大数据集进行高效的分析，并帮助用户发现新的洞察。
机器学习方法能够通过训练算法模型来进行预测和分类，具有较强的智能性和准确性。
可视化分析方法以图形化的方式呈现数据，能够帮助用户更直观地理解和分析数据。
关联规则分析方法能够发现数据中的关联规则，可以在市场营销和推荐系统中发挥重要作用。
聚类分析方法可以将数据根据相似性进行分组，有利于发现数据中的模式和群组。
然而，这些多维数据分析方法也存在一些局限性。
数据挖掘方法需要大量的计算资源和时间，对于规模较大的数据集可能会遇到挑战。
机器学习方法需要大量的训练数据和调参过程，对于数据质量和特征选择要求较高。
可视化分析方法在面对高维数据时存在困难，需要选择合适的可视化方式来展示数据。
关联规则分析方法对于具有大量项集的数据集可能会面临计算复杂度较高的问题。
数据分析方法的比较
时间序列分析法的应用场景
金融领域：股 票价格、市场
趋势预测等
气象学：气候 变化、天气预
测等
交通领域：交 通流量、路况
监测等
医学领域：疾 病发病率、死 亡率等时间序 列数据的分析
和预测
数据分析方法的发展 趋势与展望
传统方法与机器学习相结合
数据分析方法的发展趋势
人工智能和深度学习在数据分析中 的应用
添加标题
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大数据处理和实时分析的需求增长
数据可视化与交互式界面越来越重 要
数据分析方法的未来展望
数据分析将更加 注重智能化：利 用人工智能、机 器学习等技术， 实现数据自动分 析、预测等任务。
选择合适的 数据分析方 法，根据实 际需求和数 据特点来选 择最合适的 分析方法。
考虑数据的 可靠性和有 效性，在分 析前对数据 进行必要的 清洗和预处 理，确保数 据的准确性 和可信度。
不要忽视定 性分析的重 要性，定量 分析为主， 定性分析为 辅，相互结 合才能更好 地揭示数据 的内涵和意 义。
因素。
总结与建议
总结数据分析方法的应用与比较
数据分析方法分类： 描述性统计、推断 性统计、数据挖掘 等
不同分析方法的应 用场景：数据类型、 数据量、分析目的 等
各方法的优缺点比 较：适用性、准确 性、可解释性等
根据实际需求选择 合适的分析方法： 结合业务背景、数 据特点和个人经验 进行选择
对未来使用数据分析方法的建议
数据分析方法的应用 场景
对比分析法的应用场景
确定分析目标， 选择合适的对比 对象，明确分析 指标
数据的比较与分析
数据的比较与分析在当今信息时代，数据无处不在，对数据的比较与分析已经成为各行各业中不可或缺的一环。
数据的比较与分析通过对不同数据集进行对比，帮助我们理解现象背后的规律性，并为决策提供科学依据。
本文将探讨数据的比较与分析的重要性、常用的数据比较与分析方法以及其在各领域的应用。
一、数据的比较与分析的重要性数据的比较与分析在实践中具有重要的意义。
首先，通过对数据进行比较与分析可以揭示现象背后的规律性。
举个例子，假设我们想要了解某商品的销售情况，我们可以通过比较不同时间段、不同地区的销售数据，进而分析出销售量与时间、地区的相关性，找出销售高峰期以及最受欢迎的地区。
这样的分析有助于我们了解销售趋势，以便调整生产计划和销售策略。
其次，数据的比较与分析还能够帮助我们进行有效的决策。
通过对数据的比较与分析，我们可以获取更全面、准确的信息，帮助我们做出决策。
例如，在市场调研中，我们可以通过比较不同竞争对手的销售数据、产品定价等信息，分析市场上的竞争格局，以制定出更具竞争力的市场战略。
在政府决策中，也可以通过比较不同地区、不同时期的社会经济数据，找出问题所在，为政策制定提供依据。
最后，数据的比较与分析有助于发现问题与改进。
通过对数据的比较与分析，我们可以及早发现问题，并采取相应的措施进行改进。
例如，在质量管理中，我们可以通过比较产品的不同批次的质检数据，找出存在的质量问题，并及时采取措施解决问题，提高产品质量。
二、常用的数据比较与分析方法在数据的比较与分析中，多种方法被广泛应用。
下面介绍几种常用的方法。
1. 描述统计分析法：描述统计分析是对数据进行整体概括和统计量计算的方法。
通过构建统计表格、绘制图表等方式，对数据进行可视化处理，更直观地了解数据的分布、集中趋势、离散程度等特征。
2. 相关分析法：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
通过计算相关系数，判断变量之间的相互关系，如正相关、负相关或无相关。
通过此方法可以确定变量之间是否存在某种线性或曲线的关联。
学术研究数据分析方法
学术研究数据分析方法引言学术研究是指通过系统化的研究方法，从事新知识的发现与创造，为学科的进展和社会的发展做出贡献。
数据分析在学术研究中具有重要作用，能够帮助研究者发现规律、验证假设、解释现象，并为决策提供依据。
本文将介绍几种常用的学术研究数据分析方法。
一、定性研究定性研究是研究人员对现象进行描述和解释的方法，其目的是理解和解释研究对象的特征和本质。
常用的定性研究数据分析方法包括内容分析、主题分析和质性比较分析。
内容分析通过对文本、图像或其他媒体的内容进行分类和计数，来揭示视角、主题和模式。
主题分析则是通过对访谈、问卷等数据进行编码和整理，找出其中的主题和模式。
而质性比较分析则是对不同个案进行比较和对比分析，以寻找异同和关联。
二、定量研究定量研究是通过收集和分析数值数据，以推断总体特征和相互关系的方法。
常用的定量研究数据分析方法包括描述性统计分析、推断统计分析和因果模型分析。
描述性统计分析通过计算样本的平均值、标准差、频数等来描绘和总结数据的基本特征。
推断统计分析则通过从样本数据中推断总体特征，并判断推断的可靠程度。
而因果模型分析则是建立模型来解释和预测变量之间的因果关系。
三、混合方法混合方法是将定性研究和定量研究相结合的方法，以充分发挥两者的优势。
常用的混合方法有序质化法、三角验证法、模型鉴别法和模型合并法。
有序质化法将定性研究和定量研究按顺序进行，以深入理解研究问题和生成理论。
三角验证法则通过收集多种数据来源和方法，来验证研究结论的可靠性和有效性。
模型鉴别法和模型合并法则是在多个模型中选择最佳模型或将多个模型整合起来，以更好地解释和预测现象。
四、统计软件分析统计软件是进行学术研究数据分析的重要工具，其能够提供丰富的数据处理和分析功能。
常用的统计软件有SPSS、R、Stata等。
使用统计软件，研究者可以方便地进行数据清洗、变量转换、统计推断等操作，从而提高数据分析的效率和准确性。
此外，统计软件还提供了各种可视化手段，如图表、图像等，可以帮助研究者更直观地展示和解读数据。
几种数据分析方法的比较分析
几种数据分析方法的比较分析数据分析是指对收集到的数据进行处理、分析和解释的过程，旨在发现数据中的信息和趋势，以支持决策和解决问题。
在进行数据分析时，可以使用多种方法，其中一些常见的方法包括描述统计分析、推论统计分析和机器学习分析。
下面将对这几种方法进行比较分析，以帮助读者了解它们的特点和适用场景。
描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法，主要通过计算各种统计量来揭示数据的特征。
常用的描述统计量包括均值、中位数、众数、标准差、最大值和最小值等。
描述统计分析的优点是简单易懂，可以提供有关数据分布的直观概念，适用于对特定数据集的总体情况进行简单了解和描述。
然而，描述统计分析主要关注数据的总体特征，对数据之间的关系和相互作用等方面的分析较为有限，无法提供深入的解释和洞察力。
推论统计分析是基于概率理论和统计假设进行的推断性分析。
在推论统计分析中，研究者从一个较小的样本中收集数据，并通过对样本数据的分析得出对总体的结论。
常用的推断统计分析方法包括假设检验和置信区间估计等。
推论统计分析的优点是可以通过对样本数据进行分析，得出对总体特征的推断性结论。
它能够提供对总体情况的局部洞察，并允许用来判断所观察到的效应是否代表真实差异。
然而，推论统计分析在实施过程中需要满足一些前提条件，同时也对数据符合一些分布假设有一定要求，因此在应用上有一些限制。
总的来说，不同的数据分析方法各有特点和适用场景。
描述统计分析适用于对数据整体特征进行了解和描述；推论统计分析适用于推断总体特征的情况；机器学习分析适用于从数据中学习和预测的情况。
在实际应用中，可以根据具体问题和数据的特点选择合适的方法或将它们结合使用，以获得更全面和准确的数据分析结果。
调研报告数据分析方法
调研报告数据分析方法作为一种重要的决策工具，调研报告在各行各业中得到广泛应用。
而数据分析作为调研报告中不可或缺的环节，其方法和技巧对于得出准确且可靠的结论至关重要。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，以帮助读者更好地处理和解读调研数据。
一、数据收集与整理在进行数据分析前，首先需要进行数据收集和整理。
数据收集可通过问卷调查、访谈、观察等方式获取。
一般来说，问卷调查是最常见也是最常用的数据收集方法之一。
在收集问卷数据时，需确保样本的代表性，并保证问卷的有效性和可靠性。
整理数据包括数据输入、清洗和编码等步骤。
数据输入是指将纸质或电子问卷中的数据录入到计算机中。
在进行数据清洗时，需要对数据进行初步检查，发现并处理异常或缺失值。
数据编码是指为数据添加标签或代码，以便进行后续的数据分析。
在进行数据整理时，要确保数据的准确性和完整性。
二、描述统计分析描述统计分析是对数据进行描述、总结和展示的方法。
常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、频数分布表、直方图等。
通过这些方法，可以获得有关数据分布、集中趋势、离散程度等特征的信息。
这些信息有助于我们更好地理解数据的基本特征。
例如，在一份关于消费者购买行为的调研报告中，我们可以使用平均数来描述消费者的平均购买金额；使用频数分布表或直方图来展示不同消费额的人数分布；使用标准差来衡量消费金额的波动程度。
这些数据分析结果能够直观地反映出消费者购买行为的一些关键特点。
三、相关分析相关分析是通过统计方法来研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法包括相关系数和回归分析。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关程度，常用的指标有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
回归分析则可以用来预测一个变量和一个或多个自变量之间的线性关系。
例如，在一份市场调研报告中，我们可能会对产品销量进行相关分析。
我们可以使用相关系数来衡量销售量与价格、促销活动的关系，通过回归分析来预测销售量对这些因素的响应程度。
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2019年1月法规进行整。
同时,很多规定未使用规章制度的形式表现出来。
此外,法律的权威性过低,必须反复推行才起到一定的效果。
3转型期广播电视播出安全研究3.1网络设备安全保障网络设备安全是广播电视播出安全的重要组成部分,只有保障设备的安全,才能使广播电视节目顺利播出。
在具体实施的过程中,可以采取以下几个方面的措施:①做好设备的维护保养,构建科学完善的维护保养制度,强化维护保养力度,为设备的安全稳定运行奠定基础。
尤其是对于播出服务器这类精密度和技术性较高的设备,必须严格按照相应的操作规程进行操作。
②保持良好的设备运行环境,定期进行清扫整理,同时做好温度和通风控制。
对于机房存储、服务器等设备,一定要定期进行除尘,避免其散热效果受到影响,进而影响到其运行稳定性。
③确保网络安全。
播出系统必须与外网隔绝,与制作系统相连处要有多重网关、网闸隔离,确保播出网络不受外界侵扰。
除此之外,还要注重电源设备的安全。
稳定的供电是广播电视节目播出安全的前提,若是在节目播出过程中出现断电现象或是线路故障,将会对播出效果造成严重的影响。
最好的方法是采用双回路供电、主备UPS自动切换系统等方式,这样即使供电区域因故障出现停电现象,也不会影响到广播电视播出的正常供电。
3.2制度安全保障构建健全的安全管理制度是保障广播电视节目播出安全的重要举措,在具体构建的过程中,应该从转型期广播电视播出存在的安全问题入手,结合实际需求以及国家相关法律法规完成制度的健全。
①制定广播电视安全播出的内容管理措施。
根据广播电视的舆论引导和文化宣传功能,对其播出内容的标准进行完善,保障其播出内容的正面积极,避免一些不健康的内容造成恶劣的社会影响。
同时对广播电视播出内容制作的技术标准进行明确,设置多道审核程序,保障广播电视内容制作的精细化且播出内容不存在错误。
②构建完善的广播电视内部系统监测管理体系,建立科学合理的内部管理制度,并落实到整个广播电视台运行的方方面面,制定安全播出方案以及突发事件应急预案。
建立责任机制,对具体的责任进行合理的划分,做到各司其职,通过共同努力保障广播电视节目的安全播出。
此外,引入先进技术设备,对广播电视系统进行改进升级,提升其可靠性,并且每天定时对设备进行检测,保障设备的良好运行。
4结束语综上所述,广播电视播出安全不仅关系着广大社会公众的观看体验,同时也影响着我国舆论引导和文化宣传的成效,因此在广播电视转型的关键时期,必须从人员、制度以及设备方面入手,采取一定的措施保障广播电视播出安全,为行业发展奠定坚实基础。
参考文献[1]郭桃红.广播电视安全播出技术问题及维护管理对策分析[J].发明与创新(大科技),2018(04):48~49.[2]和松丽.广播电视安全播出技术的发展前景分析[J].科技创新与应用,2017(17):85.[3]赵海鹏,康俊恺,杨泰.广播电视安全播出面临的问题和挑战[J].有线电视技术,2017(04):61~62.收稿日期：2018-12-13计算机数据分析常用方法与比较研究宋幸航（洛阳市第一高级中学，河南省洛阳市471002）【摘要】随着我国信息技术的不断发展，数据分析的方式不断在增加。
数据分析的作用为：使用各类分析的方法以及技术将收集的数据信息进行整理分析，从中找出其蕴含的因果关系以及内部联系规律，并对其进行分析，为各行业其提供相关的数据分析资料。
常用的数据分析方法为统计分析的方法和数据挖掘的方法，本文通过对两种方法进行概述和对比，希望可以为数据分析初学者进行数据分析方法的学习时提供一定的帮助。
【关键词】计算机；数据分析；常用方法；比较研究【中图分类号】TP311.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0121-02前言现代社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人与人间的交流越来越密切,针对现阶段我国发掘信息数据的特点,增强对信息数据进行分析的研究可以有效地将大量且复杂的信息数据进行相关分析和对比,将挖掘的主要信息进行科学分析,实现信息价值的最大利用,并通过最终的数据分析结果为不同行业提供准确的数据分析资料,提高数据分析的社会价值,高效的服务于各行各业。
1计算机数据分析的概述从定义上讲,计算机数据分析工作就是有针对性的将数据进行收集、加工、整理的工作,并通过相关的统计和挖掘工具,对信息数据进行科学的分析和解释。
从不同行业使用计算机数据分析技术的角度进行分析,就是通过计算机数据分析技术对有价值的信息数据进行专业的收集整理以及加工分析的工作[1]。
从工作步骤上讲,计算机数据分析的过程是由信息收集、整理数据、对数据进行初步分析、数据分析展现以及数据报告等步骤结合成的。
数据分析方法通常分为统计分析方法以及数据挖掘方法,在不同需求的情况下,选择使用不一样的数据分析方法,得到的数据分析结果也可能完全不同。
2统计分析方法概述统计分析法主要是通过图标和数学的方法,即对数据资料的整理分析、数据分布情况、数字存在特征与数字间随机变量关系进行描述的方法。
此种方法主要分为三大部分,集中趋势分析部分、离中趋势分析部分以及相关分析部分。
集中趋势分析部分主要通过对平均数(1n(x1+x2+…x n))通信设计与应用1212019年1月以及众数(M=U-△2△1-△2×d ),在公式中,U 表示众数上限、△1表示众数组与下限组次数差值,△2表示众数组与上限组次数差值,d 表示众数组的组距)等平均统计指标来进行数据集中趋势的表达;离中趋势分析部分主要是通过对方差(s 2=∑(x-x ⎺)2n)以及标准差(σ=1N Ni =1∑(x i -μ)2√)等数据差异统计指标进行数据离中趋势的研究[2];相关分析部分是对研究数据间的依存关系进行分析,即对具有依存关系的数据进行其关系和方向相关程度的研究。
例如:数据分析现在已经在医疗方向上应用非常广泛,具体有以下几个方面:(1)电子病历,通过采集就诊病人的基本信息与过往就诊信息,节省患者排队挂号的繁琐、重复性常规检查、医院办公耗材浪费,可以实现短时间高效完成就诊。
在电子病历信息的收集中,体现了相关数据分析的特征,在数据库中提取用户的相关信息,这样可以实现对基本信息以及就诊信息的查询。
(2)随着互联网和大数据的广泛应用,医疗云、健康云、照护云都可以利用已具备的数据信息分析、提供各类医疗健康服务。
患者可以通过一台智能型手机登录健康感知的终端,其中包含穿戴型装置、屏幕以及相关的智能型测量装置,就能够让相关人员得知目前的身体状态,该方法在应用过程中,体现了平均值的计算方式,在统计分析的基础上,可以计算人们每分钟的心跳、脉搏以及血压等指标。
3数据挖掘方法概述3.1神经网络算法在数据挖掘方法中,神经网络算法是主要的方法,该方法具有自组织以及鲁棒性,神经网络算法又称之为误差反向传播算法,属于监督式学习算法。
其由非线性结构组成,具有非线性映射能力,通过描述和模仿,可以达到计算的效果。
在神经网络算法中,需要通过准则来学习,之后开展工作,例如在写入A 和B 的情况下,在A 输入的过程中,应该输出1,而在输入B 的情况下,则应该输出0。
神经网络算法具有泛化能力、高度并行性以及非线性映射能力等特征。
3.2遗传算法遗传算法属于生物自然选择以及遗传机理下的算法,属于仿生优化方法,在遗传算法的应用中,具有并行性以及容易和其他模型结合的特征,在数据挖掘中,经常得以应用。
在遗传算法工具中,可以与神经网络以及粗集算法结合,在应用过程中,可以删除多余的单元,但是该方法在应用过程中,算法较为复杂。
3.3决策树算法决策树算法通常应用于对模型的预测,通过数据的分类,可以寻找具有价值的信息,该方法在应用过程中,具有描述简单以及分类速度快的特征,适用于大规模数据的处理,但是在决策树算法中,id3算法较为复杂,相关性强调程度不足,针对上述问题,学者设计了id4递增式的学习算法,至此,决策树方法得到了较好的应用。
3.4粗集算法粗集算法属于对不精确以及不确定知识的算法工具,在应用过程中,粗集算法主要具有如下优势:①不需要额外的信息,对信息的需求量相对较小,因而计算较为简单。
②可以简化表达方法,算法相对较为简单,便于用户的操作。
但是在具体应用过程中,数学基础属于集合论,因此,离散化是制约粗集理论的难点。
4统计分析与数据挖掘的对比从理论的角度进行二者的分析,二者都是基于统计理论的基础上实施的。
随机事件是统计学的重要理论之一,而抽样分析也需要应用这些理论,并且数据挖掘中应用的分类方法也是这些理论的延展[5]。
所以,二者的大部分方法在较多情况下都是在同种理论基础上进行的。
从实践的角度进行分析,便是统计分析需要相关人员做出假设判断,之后使用数据分析技术对假设进行验证,而数据挖掘工作中相关人员需要使用计算方法自动的对数据中的隐藏关系进行寻找,其预测结果中通常不会产生明确的函数关系式。
由此不难看出,数据挖掘技术在面对大量杂乱数据的工作中应用优势较为明显,且思路和方法也更灵活多变。
例如:数据挖掘在气象预报中的应用最为广泛,即气象预报中普通的云图或者中尺度数值预报中都有所涉及。
通常专业的气象观测数据,必须经过技术人员对数据进行数据挖掘处理后,才能为用户提供明确的信息。
这是因为数据挖掘可以把大量数据变换为图像展示,使用户可以准确掌握某一时期该地区的气温、气压、云层厚度以及云层运动方向这些信息,了解该地区的降雨情况、降雨强度以及风力方向和大小等,同时,数据挖掘技术对气象数据的图像分析,可以使预报人员对未来的气象变化进行准确的预测,数据挖掘技术还可以根据收集到的全球气象数据,对全球的气象情况进行图像表达,方便气象工作人员对全球的气象情况和变化趋势进行分析。
5结束语综上所述,当今社会是信息化的时代,是电信产业飞速发展的时代,是网络数据共享的时代,因此为了使信息化与网络数据得以统一发展,应加强数据分析工作的发展。
并且统计分析和数据挖掘中都需要应用统计理论的基础,二者是相辅相成的,且二者面对不同问题时,都有着自身的优缺点,所以在现阶段的计算机数据分析工作中,将二者结合使用可以取得更好的应用效果。
参考文献[1]李依宾.计算机大数据分析方法及应用[J].电脑迷,2017,12(25):217,218.[2]邓广彪.预测性大数据分析在高校招生中的应用研究[J].微型电脑应用,2017,13(11):20~23.[3]梁萌,管阳.基于并行数据库的海量数据分析处理方法的研究[J].电子设计工程,2017,11(10):132~135,136.[4]杨杰.Ecxel2010中的数据分析与应用[J].山西电子技术,2017,14(6):68~70.[5]王光伟,邬华琼,苏莉民,等.计算机辅助审计常用的数据分析模型[J].中国管理信息化,2016,12(5):42~43.收稿日期：2018-12-19通信设计与应用122。