数据分析的基本方法有哪些，数据分析除了方差分析还有什么分析方法

1，数据分析除了方差分析还有什么分析方法

回归分析

通过介绍excel中一些统计函数的用法以及一个试验的数据处理的实例来说明单因素方差分析的应用。关键词：实验数据、方差分析、excel、单因素、函数中图分类号：o212文献标识码：a 文章编号：1674-0432（2012）-2- 搞农业生产离不开田间试验，辛辛苦苦作了试验，得出的大量数据怎样简化提取，用什么方法进行分析，是每个技术员都要掌握的知识，在实验数据分析中方差分析又是我们最常用的数据分析方法，下面结合excel的使用简要谈下方差分析方法的应用。1 excel中常用的几个统计函数电子软件excel为我们提供了强大的数据分析功能，通过它可以高效、准确、格式化的进行数据运算；首先介绍一下excel中常用的几个统计函数：1.1 sum介绍：返回区域内数据总和。1.2 average介绍：返回区域内数据的平均数。1.3 sumsq介绍：返回区域内数据的平方和。1.4 count介绍：返回区域内数值型数据的个数。1.5 product介绍：返回数值区域内数值的乘积。1.6 var,varp介绍：返回样本中得出的总体的方差。1.7 geomean介绍：返回正整数组成的区域内数的几何平均值。2 举例说明方差分析方法的应用。示例：有一细绒棉品比试验，共有a、b、c、d、e、f 6个品种（k=a=6），其中c是对照品种，采用随机区组设计重复3次（n=b=3），小区面积35.2m2，试作产量结果分析。分析：此试验涉及6个品种，数据列表如下，可以看出此试验数据可以用单因素的方差分析来处理。

数据分析除了方差分析还有什么分析方法

2，如何进行有效的数据分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。五忽略无用数据六统计分析更多3条

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。第二步，根据目的来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可

如何进行有效的数据分析