数据统计与分析是什么

2024-05-11 23:19

1. 数据统计与分析是什么

问题一:数据统计和数据分析的区别是什么  数据统计应该是指搜集数据、整理数据,并使数据易于分析。 
  数据分析是指根据既有的数据,通过测算,得到相应的结果。分析的对象可以是统计得来的数据,也可以是实验得来的数据。 
  
   问题二:什么是数据分析?  数=数学、数字(来源、架构);据=凭据、依据(标准、报表);分=划分、区分(筛选、处理);析=解析、剖析(结果)。我们了解数据分析的意义之后,更需懂得数据对做好数据分析,除了具备专业的数据分析知识或技巧,学会使用好数据分析软件也是非常重要的,做起事来更能事半功倍,如大家所熟悉的TopBox(智投分析)这类软件,具有非常强的数据监测实力,以前很多需要人工提取、再计算的转化数据,现在软件能直接监测得到。 
  
   问题三:什么是数据分析?  数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是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J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 
  
   问题四:什么是数据分析 有什么作用?  数据分析(Data Analysis) 数据分析概念 
  数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。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。 
  数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出。 
  数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义 
  数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。 
  在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是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J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 
  数据分析主要包含下面几个功能: 
  1. 简单数学运算(Simple Math) 
  2. 统计(Statistics) 
  3. 快速傅里叶变换(FFT) 
  4. 平滑和滤波(Smoothing and Filtering) 
  5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 
  
  数据分析的类型 
  在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 
  探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰・图基(John Tukey)命名。 
  定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。 
  
  数据分析步骤 
  数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步: 
  1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 
  2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 
  3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 
  
  数据分析过程实施 
  数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 
  一、识别信息需求 
  识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。   二、收集数据 
  有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对......>> 
  
   问题五:数据分析有什么作用  数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。 
  其过程概括起来主要包括: 
  明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 
  
   问题六:大数据分析方法与数据分析方法有什么区别  其实,没什么区别!数据分析的目的就是为了从大数据中提取、分析出有价值的信息! 
  只是叫法不同而已!如果是小数据,从一定程度上讲,也不需要什么分析的手段! 
  
   问题七:对空间数据进行统计分析的意义是什么  地理信息系统(GIS)具有很强的空间信息分析功能,这是区别于计算机地图制图系统的显著特征之一。利用空间信息分析技术,通过对原始数据模型的观察和实验,用户可以获得新的经验和知识,并以此作为空间行为的决骇依据。 空间信息分析的内涵极为丰富。作为GIS的核心部分之一,空间信息分析在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。 叠置分析(Overlay Analysis) 覆盖叠置分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作,其结果将原来要素分割生成新的要素,新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。也就是说,覆盖叠置分析不仅生成了新的空间关系,还将输入数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。覆盖叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析,进而产生用户需要的结果或回答用户提出的问题。

数据统计与分析是什么

2. 数据统计和数据分析的区别是什么

您好😀,很高兴为您解答。
数据统计应该是指搜集数据、整理数据,并使数据易于分析。
数据分析是指根据既有的数据,通过测算,得到相应的结果。分析的对象可以是统计得来的数据,也可以是实验得来的数据。
希望对您有帮助,祝您幸福快乐每一天!🤝🤝【摘要】
数据统计和数据分析的区别是什么【提问】
您好😀,很高兴为您解答。
数据统计应该是指搜集数据、整理数据,并使数据易于分析。
数据分析是指根据既有的数据,通过测算,得到相应的结果。分析的对象可以是统计得来的数据,也可以是实验得来的数据。
希望对您有帮助,祝您幸福快乐每一天!🤝🤝【回答】

3. 统计学对数据分析起什么作用?

统计学体系可以分为两大类,一个是描述统计学,另一个是推论统计学。把一些数据收集到一起,作图作表,求平均值或者看倾向这些叫做描述统计学。从总体取出一部分样本,通过样本的特点去推论总体的特点,这种推论的统计叫做推论统计学。


当我们进入大数据时代之后统计学有了什么样的变化呢?如果我们能够分析总体的话就没有必要分析一部分的样本了。但是在调查市场的时候我们仍然采取抽查样本的方法。做市场调查的时候我们不可能调查所有的人,所以我们会调查一部分,比如调查1000人来推断总体的市场。但是除了样本以外我们不知道其他用户拥有什么样的特性,在过去的10年,20年里大量生产廉价的产品就能卖出去。不过在今天,消费需求越来越多样化,我们不得不分层了解市场,掌握目标群体的需求才能卖出去。并且互联网的发展不断再给消费市场带来变化,所以企业更是要时刻改变自己的经营战略。


在大数据时代最重要的是了解消费者想要的是什么。从以前的性别,年龄,居住地等这些数据来分析消费者的需求并不能实现一对一的市场营销。所以市场出现的根据个人的购买历史来显示广告,来推荐产品,来实现一对一的买卖。相信今后这样的市场营销会更多,AI(人工智能)系统也会大量地在市场营销中被应用。

统计学对数据分析起什么作用?

4. 数据分析指的是什么?

数据分析就是对数据进行分析。专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。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。
数据分析要达到帮助管理者有效决策提供有价值信息,比如日常通报、专题分析等,这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作,什么时候开展专题分析,这都需要我们根据实际情况做出选择的。

数据分析的六种基本分析方法有:
1、构成分析法;2、同类比较分析法;3、漏斗法;4、相关分析法;5、聚类分析法;6、分组分析法。
构成分析在统计分组的基础上计算结构指标,来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法,可从不同角度研究投资构成及其变动趋势,观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系,可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

5. 如何做数据统计与分析

数据统计与分析的方法有:1.比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用,也可结合使用。2.分组分析法,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

如何做数据统计与分析

6. 数据分析是什么?怎么做数据分析?

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7. 数据分析是什么?

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,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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在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,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。


分析工具

Excel作为常用的分析工具,可以实现基本的分析工作,在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如免费使用的大数据魔镜等。

数据分析是什么?

8. 数据挖掘,数据分析与数据统计有什么区别

严格讲是有区别的:
数据统计,其实就是把数加减起来,得个结果那么简单。统计报表就是干这个的。
数据分析,可以理解成弄一个趋势图之类的。
数据挖掘,就是得出数据之外的东西。类似一份老张的生活数据,结果得出老李家有只猫。

但现实中,往往因为技术和商务的原因,这些被人为地混淆之。再加上客户往往也是外行,所以,很多时候说是做数据挖掘,其实做的数据分析,甚至数据统计。总之,现实中就是别去较真。