数据分析二大类是什么

数据分析可以分为描述性数据分析和推断性数据分析。描述性数据分析主要是对数据进行整理、总结和展示，以便更好地理解数据；推断性数据分析则是利用样本数据对总体数据进行推断，以得出结论或预测。在实际应用中，这两种数据分析方法通常会结合使用，帮助人们更好地理解数据背后的规律和信息。

数据分析主要可以分为描述性分析和推断性分析这两大类。

1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行总体性质和特征的描述和概括的过程。也就是说，描述性分析主要是对数据进行整体性的观察和总结，帮助我们了解数据的基本情况和特征，包括数据的分布情况、集中趋势、离散程度等。描述性分析通常包括以下内容：

   • 数据可视化：通过绘制图表、制作图形等方式，将数据转化为可视化的形式，帮助我们更直观地理解数据特征。
   • 数据摘要：通过计算一些统计量，如均值、中位数、标准差等，来描述数据的特征。
   • 数据分布和形状：对数据的分布进行分析，了解数据的分布形状，是否符合某种分布规律等。

2. 推断性分析：推断性分析是基于样本数据对总体特征进行推断和判断的过程。推断性分析的目的是利用样本数据去推断总体数据的特征，并给出对总体特征的推断性结论。推断性分析通常包括以下内容：

   • 参数估计：通过对样本数据进行分析，估计总体参数的取值。
   • 假设检验：基于样本数据对总体做出的某种陈述或假设进行检验，判断是否支持这一假设。
   • 方差分析：用于比较各组数据之间的差异是否显著，判断变量之间的关系。

总体来说，描述性分析帮助我们了解数据的基本情况和特征，而推断性分析则帮助我们基于样本数据对总体进行推断和判断。这两大类分析方法在数据分析过程中都具有重要的作用，可以帮助我们更好地理解数据、发现规律和做出合理的决策。

数据分析可以分为描述性数据分析和推断性数据分析这两大类。描述性数据分析主要目的是总结数据的基本特征，包括数据的中心趋势、分散程度以及数据间的相关性等。推断性数据分析则更关注如何准确地推断或预测总体的特征，例如利用样本数据推断总体特征的参数、进行假设检验或者构建预测模型等。接下来将详细介绍这两大类数据分析的方法、操作流程等内容。

描述性数据分析

1. 数据收集与清洗

• 数据收集：首先需要从各种数据源中收集数据，可以是数据库、日志文件、调查问卷等。
• 数据清洗：对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。确保数据的质量和完整性。

2. 数据探索

• 中心趋势：通过均值、中位数、众数等指标了解数据的中心趋势。
• 离散程度：通过方差、标准差等指标了解数据的离散程度。
• 数据分布：绘制直方图、箱线图等可视化工具来展示数据的分布情况。

3. 数据关联分析

• 相关性分析：计算各变量之间的相关性系数，了解变量之间的相关关系。
• 散点图：通过绘制散点图观察变量之间的关系。

4. 数据可视化

• 柱状图：比较不同类别数据的大小。
• 折线图：展示随时间变化的数据趋势。
• 饼图：显示不同类别数据在总体中的占比情况。

5. 结论与报告

• 根据分析结果得出结论，并撰写数据分析报告，清晰明确地传达数据的基本特征和趋势。

推断性数据分析

1. 参数估计

• 点估计：使用样本数据估计总体参数的点估计值。
• 区间估计：构建置信区间来估计总体参数真值的范围。

2. 假设检验

• 建立假设：设定零假设和备择假设。
• 选择显著性水平：确定显著性水平，通常为0.05。
• 计算统计量：根据样本数据计算相应的检验统计量。
• 做出决策：比较检验统计量与显著性水平的临界值，得出是否拒绝零假设的结论。

3. 方差分析

• 单因素方差分析：用于比较一个因素下不同水平之间的平均差异。
• 多因素方差分析：考虑多个因素对因变量的影响，并分析各个因素及其交互作用的效应。

4. 回归分析

• 线性回归：建立自变量和因变量之间的线性关系模型。
• 逻辑回归：用于处理二分类或多分类问题，通过sigmoid函数将线性回归模型的输出映射到0-1之间。

5. 预测与决策

• 利用建立的模型对未来数据进行预测。
• 根据数据分析结果做出相应的决策和推荐。

通过描述性数据分析和推断性数据分析，可以更深入地理解数据背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。在实际数据分析过程中，可以根据具体问题选择合适的方法和工具，从而更好地挖掘数据的价值。