大数据分析方法
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法
1、层次聚类分析法
层次聚类分析法是一种在大数据统计分析中常见的方法，它将数据根据其中一种距离进行聚类，并将聚类结果按照层次结构进行展示。
层次聚类的步骤如下：首先，根据其中一种距离对所有的样本进行聚类；然后，根据一定的聚类规则，将聚类结果按照层次结构拓扑结构进行展示，例如用树状图来展示；最后根据聚类结果对数据进行拆分，得到最后的聚类结果。
2、迭代聚类分析法
迭代聚类分析法是一种可以有效处理大数据集的统计分析方法，它将数据组成的N个子集聚为一个簇，并在每一次迭代时重新聚类其中的N-1个子集，直到所有的子集被完全聚到一起，完成最后的聚类结果，并可以用一维或者二维的图形将聚类结果展示出来。
3、基于密度的聚类分析法
基于密度的聚类分析法是一种用于处理大数据统计分析的常用方法，它通过局部空间的密度，来聚类数据，然后根据局部密度差异，将数据分解成若干簇，并可以根据聚类结果进行可视化。
4、主成分分析法
成分分析法是一种将多个变量进行组合，以便获得最有信息量的变量的统计分析方法，它可以用于处理大数据统计分析。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行预处理，去除重复数据、缺失数据和异常值，以保证数据的准确性和完整性。
常见的数据清洗手段包括去重、填充缺失值和异常值处理等。
1. 去重：通过对数据进行去重操作，去除重复的数据，以避免在后续分析过程中对同一数据进行重复计算，提高数据分析效率。
2. 填充缺失值：对于存在缺失数据的情况，可以使用插值法、均值法等方法对缺失值进行填充，以保证数据的完整性。
3. 异常值处理：对于异常值，可以通过箱线图、Z-Score等方法进行检测和处理，以排除异常值对数据分析结果的干扰。
二、数据预处理数据预处理是指对清洗后的数据进行进一步的处理，以满足后续数据分析的需求。
常见的数据预处理手段包括数据变换、数据归一化和数据离散化等。
1. 数据变换：通过对数据进行变换，可以将非线性关系转化为线性关系，提高数据分析的准确性。
常见的数据变换方法包括对数变换、指数变换和平方根变换等。
2. 数据归一化：对于不同量纲的数据，可以使用数据归一化方法将其转化为统一的范围，以消除不同量纲对数据分析的影响。
常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化和Z-Score归一化等。
3. 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，可以简化数据分析过程，提高计算效率。
常见的数据离散化方法包括等宽离散化和等频离散化等。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，使数据更加直观、易于理解和分析的过程。
常见的数据可视化手段包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
1. 柱状图：用于展示不同类别或变量之间的数量关系，可以直观地比较各类别或变量的大小。
2. 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，可以观察到数据的趋势和周期性变化。
3. 散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以观察到变量之间的相关性和趋势。
4. 饼图：用于展示不同类别或变量在整体中的占比情况，可以直观地比较各类别或变量的重要性。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法在当今数据驱动的时代，大数据分析已经成为企业和组织决策的重要组成部分。
通过对大量数据的处理和分析，企业可以获得有价值的见解，以便更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营等方面。
本文将介绍九种常见的大数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本、最常见的数据分析方法之一。
它通过整理和描述数据的特征和概括，揭示数据的总体情况。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的集中趋势（例如平均值、中位数）和离散程度（例如标准差、方差），对数据的基本特征有一个全面的认识。
2. 相关性分析相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数），我们可以了解变量之间的线性相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们确定哪些变量之间存在密切的关联，从而指导决策。
3. 群组分析群组分析是一种将数据分为不同群组或类别的方法，以便发现数据内在的结构和相似性。
通过群组分析，我们可以发现潜在的市场细分、客户群体或产品类别，以便为定制化营销和个性化服务做准备。
4. 预测分析预测分析是通过利用过去的数据和模式来预测未来趋势和结果的方法。
它使用统计和机器学习算法来构建预测模型，以便对未来事件进行预测。
预测分析可以帮助企业准确地预测销售量、客户需求和库存需求等，为未来的决策提供指导。
5. 时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法。
它通过分析时间序列的趋势、周期性和季节性等特征，揭示数据随时间的变化规律。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的时间趋势、了解季节性销售波动和制定基于时间的策略。
6. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中挖掘和提取有用信息的过程。
通过文本挖掘，我们可以自动分析和理解大量的文本数据，发现其中隐藏的模式和关系。
用于情感分析、舆情监测和内容推荐等方面。
7. 决策树分析决策树分析是一种用于分类和预测的机器学习方法。
它通过构建一棵树型结构，根据不同的特征属性对数据进行划分，最终得出决策结果。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它主要是为了去除数据中的噪声、错误、重复、缺失等问题，以保证数据的质量和准确性。
数据清洗可以通过使用数据清洗工具或编写脚本来实现。
常见的数据清洗手段包括去重、填充缺失值、处理异常值等。
二、数据预处理数据预处理是指对原始数据进行处理和转换，以便于后续的数据分析工作。
常见的数据预处理手段包括数据标准化、数据离散化、数据降维等。
数据标准化可以将不同尺度的数据转化为相同的尺度，以便于进行比较和分析；数据离散化可以将连续型数据转化为离散型数据，以便于进行分类和聚类分析；数据降维可以减少数据的维度，以便于可视化和理解。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，以便于人们理解和分析。
常见的数据可视化手段包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
数据可视化可以帮助人们快速发现数据中的规律和趋势，以便于做出相应的决策。
四、数据挖掘数据挖掘是通过使用统计学和机器学习等方法，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
常见的数据挖掘手段包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
关联规则挖掘可以找出数据中的关联关系，以便于进行交叉销售和推荐系统等应用；聚类分析可以将数据分为不同的类别，以便于进行市场细分和用户画像等分析；分类分析可以将数据分为不同的类别，以便于进行风险评估和预测等分析。
五、数据建模数据建模是根据已有的数据，构建数学模型来描述和预测数据的行为和趋势。
常见的数据建模手段包括回归分析、时间序列分析、决策树等。
回归分析可以用来预测数值型数据；时间序列分析可以用来预测时间相关的数据；决策树可以用来进行分类和预测。
六、文本挖掘文本挖掘是指从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。
常见的文本挖掘手段包括文本分类、情感分析、关键词提取等。
文本分类可以将文本数据分为不同的类别，以便于进行信息过滤和搜索；情感分析可以分析文本中的情感倾向，以便于进行舆情分析和品牌监测；关键词提取可以提取文本中的关键词，以便于进行主题分析和摘要生成。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗和预处理数据清洗和预处理是大数据分析的第一步，它涉及到对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理、异常值检测和数据格式转换等操作。
清洗和预处理过程的目标是确保数据的质量和准确性，为后续的分析工作打下基础。
二、数据可视化数据可视化是将大数据转化为可视化图形的过程，通过图表、图形和地图等方式展示数据，以便更直观地理解和分析数据。
数据可视化有助于发现数据中的模式、趋势和关联性，并匡助决策者做出更明智的决策。
三、关联分析关联分析是一种用于发现数据中的关联规则和模式的技术。
它通过分析数据集中的项集和频繁项集之间的关联关系，找出数据中的相关性和依赖性。
关联分析可以应用于市场篮子分析、交叉销售推荐和推荐系统等领域。
四、分类与预测分类与预测是利用已有的数据训练模型，然后根据模型对新数据进行分类或者预测的过程。
它可以用于客户分类、风险评估、销售预测和股票预测等场景。
常见的分类与预测算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和随机森林等。
五、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象按照像似性进行分组的技术。
它通过计算对象之间的相似性或者距离，将相似的对象会萃在一起形成簇。
聚类分析可以用于市场细分、用户分群和异常检测等领域。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
六、时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法，它用于分析数据随时间变化的趋势、周期性和季节性。
时间序列分析可以应用于销售预测、股票预测和天气预测等领域。
常见的时间序列分析方法包括挪移平均、指数平滑和ARIMA模型等。
七、文本挖掘文本挖掘是一种从大规模文本数据中提取实用信息的技术。
它可以用于情感分析、舆情监测和文本分类等任务。
文本挖掘涉及到文本预处理、特征提取和模型训练等步骤，常见的文本挖掘算法包括词袋模型、TF-IDF和主题模型等。
八、网络分析网络分析是一种研究网络结构和关系的方法，它可以揭示网络中的中心节点、社区结构和信息传播路径等特征。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段数据分析是指通过对大量数据的收集、整理、处理和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化业务流程。
在大数据时代，数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一部分。
为了更好地应对数据分析的需求，以下是大数据常见的9种数据分析手段：1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
通过计算数据的平均值、中位数、标准差等指标，可以了解数据的分布情况和基本特征。
例如，一家电商公司可以通过描述性统计分析了解产品销售额的分布情况，从而确定最受欢迎的产品类别。
2. 关联分析：关联分析用于发现数据中的相关性和关联规则。
它可以帮助我们了解数据中的潜在关联关系，从而预测或推测未来事件。
例如，一家超市可以通过关联分析发现购买尿布的顾客也经常购买啤酒，从而在超市布局中将这两种商品放在一起，以提高销售额。
3. 聚类分析：聚类分析是将数据分成不同的群组或类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
例如，一个市场营销团队可以使用聚类分析将顾客分成不同的群组，以便更好地针对不同群组的需求进行推广。
4. 预测分析：预测分析是通过分析历史数据和模式，预测未来事件或趋势的方法。
它可以帮助我们做出更准确的决策和规划。
例如，一个保险公司可以使用预测分析来预测客户的理赔风险，从而制定更合理的保险策略。
5. 文本分析：文本分析是对大量文本数据进行分析和解释的方法。
它可以帮助我们从文本中提取有用的信息和情感。
例如，一个社交媒体公司可以使用文本分析来了解用户对某个产品的评价和反馈，从而改进产品和服务。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对时间相关数据进行分析和预测的方法。
它可以帮助我们了解数据随时间变化的趋势和规律。
例如，一个能源公司可以使用时间序列分析来预测未来几个月的能源需求，以便合理安排供应计划。
7. 网络分析：网络分析是对复杂网络结构和关系进行分析的方法。
它可以帮助我们了解网络中的重要节点和关键路径。
大数据分析的方法及应用
大数据分析的方法及应用随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何从庞大的数据中提取有用信息成为了一个迫切的问题。
大数据分析应运而生，成为解决这个问题的有效手段。
本文将介绍大数据分析的方法及应用，并探讨其在不同领域中的具体应用。
一、大数据分析的方法1. 数据获取：大数据分析的首要步骤是获取数据。
数据可以来自各种来源，例如传感器、互联网、社交媒体等。
数据的获取需要依据具体业务需求进行设计和实施，确保所获取的数据具备足够的覆盖面和准确性。
2. 数据清洗：在获取到大量数据后，需要对数据进行清洗和预处理。
这是因为原始数据往往存在重复、缺失、错误等问题，这些问题会对分析结果产生误导。
数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等，以确保数据的质量。
3. 数据存储：对于海量数据，合理的数据存储是必不可少的。
常见的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据具体业务需求和数据特征，选择合适的存储方式可以提高数据的处理效率和分析速度。
4. 数据分析：数据分析是大数据分析的核心环节。
在数据分析中，可以运用多种方法和技术，例如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以揭示数据背后的规律和模式，提取有用的信息，并为决策提供依据。
5. 结果呈现：数据分析的结果需要以可视化的方式呈现，使非专业人士能够直观地理解和应用。
常见的可视化方式包括图表、地图、仪表盘等。
通过数据可视化，可以更好地传达分析结果，提高决策的效率和准确性。
二、大数据分析的应用1. 金融领域：大数据分析在金融领域有着广泛的应用。
通过对交易记录、市场数据等进行分析，可以实现风险预测、欺诈检测、投资组合优化等功能。
此外，大数据分析还可以帮助银行制定个性化的营销策略，提升客户满意度和业务增长。
2. 医疗健康：大数据分析在医疗健康领域的应用也十分重要。
通过对患者的临床数据、基因数据等进行分析，可以实现疾病的早期预测、个性化治疗方案的制定等。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法
一、机器学习（Machine Learning）
机器学习是一种以数据为基础的计算技术，它可以通过学习来获取数据，并能够从中提取出有用的信息。
它也可用于分析大量数据，以便发现
规律性和隐藏的模式，从而让机器以更高精度做出判断和决策。
机器学习
中包含了许多算法，如朴素贝叶斯，K-近邻，决策树，支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。
二、统计分析（Statistical Analysis）
统计分析是指从数据中提炼出有用的信息，以便分析机器学习模型的
预测能力的过程。
它包括多元统计分析，回归模型，T检验，卡方检验等
统计方法。
统计分析是一种用于分析大量数据的技术，它可以用于从大量
数据中提取有用信息，并用于机器学习模型的训练和优化。
三、模式发现（Pattern Discovery）
模式发现是一种可以从大量数据中找出有价值的模式的技术。
它可以
帮助机器学习模型从大量数据中发现有用的知识，从而更好地分析模型的
性能和可靠性。
常见的模式发现技术有关联规则，K-means聚类算法和Apriori算法等。
四、数据挖掘（Data Mining）
一种有效分析大量数据的技术，它可以帮助组织发现有价值的知识，
为管理决策提供指导。
常见的大数据分析方法有哪些
常见的大数据分析方法有哪些大数据分析是指对大规模、复杂、高维度数据进行整理、解析和识别的过程。
在现代社会中，大数据分析已经成为企业决策、市场研究和科学研究等领域的核心工具。
本文将介绍一些常见的大数据分析方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是指通过大数据分析方法，发现数据中的隐含关联和规律。
例如，在零售行业中，可以通过关联规则挖掘，找到一些常一起购买的商品，从而优化产品摆放和促销策略。
二、聚类分析聚类分析是将数据按照相似性进行分组的一种方法。
通过聚类分析，可以发现数据中的内在结构和模式。
例如，在市场细分中，可以将消费者按照其购买行为进行聚类，从而制定针对性的营销策略。
三、分类分析分类分析是根据已有数据的特征，构建分类模型来预测未知数据的类别。
例如，在信用卡行业中，可以通过分类分析，判断某个客户是否存在违约风险，从而为风险管理提供依据。
四、回归分析回归分析是通过建立变量之间的函数关系，对未知数据进行预测和解释的方法。
例如，在销售预测中，可以使用回归分析来估计销售量与各个因素的关系，从而帮助企业制定合理的销售策略。
五、文本挖掘文本挖掘是从大规模文本数据中发现结构化信息的一种方法。
通过文本挖掘，可以实现情感分析、主题提取和舆情监测等应用。
例如，在社交媒体分析中，可以通过文本挖掘来了解用户对某个产品或事件的态度和观点。
六、时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
通过时间序列分析，可以发现数据中的趋势、周期和季节性等规律。
例如，在经济领域中，可以使用时间序列分析来预测未来的销售额和股价等指标。
七、网络分析网络分析是研究网络结构、节点关系和网络动态演化的方法。
通过网络分析，可以了解网络中的关键节点和网络拓扑结构。
例如，在社交网络中，可以使用网络分析来发现影响力用户和社群结构。
八、机器学习机器学习是一种通过训练模型从数据中学习和提取知识的方法。
通过机器学习，可以实现大规模数据的分类、预测和优化等任务。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段随着大数据时代的到来，数据分析成为了企业决策和业务发展的重要工具。
在大数据分析领域，有许多常见的数据分析手段，本文将介绍其中的9种常见手段，并详细说明它们的定义、应用场景和使用方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算数据的平均值、中位数、众数、标准差等指标，来揭示数据的分布情况和集中趋势。
描述性统计分析适用于对数据进行初步了解和概括，帮助我们对数据有一个整体的认识。
2. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关联关系。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的线性相关程度。
相关性分析可以帮助我们发现变量之间的相互影响，从而为决策提供依据。
3. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系模型的方法。
它通过拟合一个数学模型，来预测一个或多个自变量对因变量的影响。
回归分析可以帮助我们预测未来趋势和进行因果分析。
4. 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象分成不同的组或类别的方法。
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为一类。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式和结构。
5. 分类分析分类分析是将数据集中的对象分成已知类别的方法。
通过训练一个分类模型，将新的对象归类到已知的类别中。
分类分析可以帮助我们进行客户分类、风险评估等应用。
6. 预测分析预测分析是利用历史数据和模型来预测未来事件或趋势的方法。
通过建立一个预测模型，可以预测未来的销售额、市场需求等。
预测分析可以帮助我们做出合理的决策和规划。
7. 文本分析文本分析是对大量文本数据进行结构化和分析的方法。
通过提取关键词、情感分析等技术，可以从文本中获取有价值的信息。
文本分析可以帮助我们了解用户的需求和舆情动态。
8. 时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
通过分析时间序列的趋势、季节性等特征，可以预测未来的变化趋势。
时间序列分析可以帮助我们进行销售预测、库存管理等应用。
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步骤5：将对象分解为可测量数 据
内容：将各项假设提到的元素定量化 以假设1：服务人员对待客户的态度为例：
数据库中数据：出勤记录、日常考核记录、投 诉记录
问卷调查数据：服务效率、服务意识、用词方 式、普通话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要 人工确定量化标准
反面例子：不同业态对不同年龄段顾客的 影响
1、业态和年龄段范围太广 2、“影响”未指明具体内容 导致此调查耗费资源、失去重点
步骤3：探讨阐述结论的价值
相同的结论对不同的对象价值不同
例：火车票订票信息：增开列车？疏导客 流？市政服务？
思考分析结果对各种对象的可能价值
正面例子：男女性消费者对购物中心环境 设计的不同偏好
设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群
体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问 题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的
销售额”等易于描述的、可变因子不超过 一个的问题。
3、探讨分析这些问题并产生结论的价值 4、为选出的研究问题提出充分的假设。 5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分
析的单元。 6、结合数据资源和数据分析方法产生结论，
验证假设及理论的扩展性。
工作框架
两个重要问题 产生的结论要有理论解释
反面例子：消费额和停车场大小正相关 （相关性需要结合背景）
数据分析可以 解决的内容
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张 分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还大是数商据业思维 商业思维
数据资源
理解 Deep Understanding
分析方法
洞察 Insight
前瞻 Prospect
工作框架
充分扩展两个部分，首先代表：
引言
零售数据分析：我们的优势
1、拥有最精华的数据，产出结论有说服力 （大而全不一定是长处：收集成本高、筛选困难）
2、时间长涵盖面广，便于比较分析
我们需要仔细分析的是：
想做什么 能做什么 怎样做
数据分析的工作框架
工作框架
需要的结论：既想要也想得到的
需要得到 的结论
理解宏观问题 给出系统假设 将假设化简至可被数据分析
其次，两项工作无法忽视：
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么 （发现问题）
判断我们想要研究的问题是否有意义 （减少人力损耗）
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局 部的认识
2、提出希望探索的宏观的问题（自由的或是 有明确的）
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习
）
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
陈述事实多，推理结论少 展示效果好，实践应用差
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据， 由于现实世界太复杂，参数太多，因此使用效 果并不好
认真思考提出问题的操我们作将结性合六个步骤，分别讨论完成 它们的方法和一些重点问题 反面例子：不同客户的消费偏好分析、竞争力 比较
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假
大数据分析方法交流
关于分析思想、流程与工具的探讨
主要内容
引言 数据分析的工作框架 数据分析的实施流程 总结
引言
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity真实性）
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿用此前的哲学思想和逻辑 方法：
谨慎思考、仔细观察 – Deep Understanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
机器学习方法：聚类、分类、神经网络、决策
补充
需要认真防范的致命错误：
1、与环境（背景）的结合 例：突发事件的影响
认真思考逻辑关联 例：历年节日的“同比”
3、“见所未见” 例：飞回的战斗机往往机舱损坏严重
专门提出：“相关”的欺骗性
“万物皆相关” 数据相关 ≠ 逻辑相关
反面例子：为不同地域的客户设计不同会 员礼品 - 成本
反面例子：周边办公楼客流对销售影响 无法采取措施
步骤4：对宏观问题提出充分假 设
内容：将大问题提出各种各样的小问题
例子：顾客对购物中心服务的满意度的影 响因素
假设1：服务人员对待客户的态度 假设2：购物中心提供的额外服务的种类 假设3：购物中心的环境 验证假设来分析真实的影响因素及其影响程度
步骤6：运用数据分析方法产生 结论
内容：套用各种数据方法产出结论 形式：数值、概率值、图表 分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析 、回归分析、因子分析、时间序列分析、结构 方程模型等，参考任意一本统计学教材。