数据分析方法简介
数据分析的几种方法
数据分析的几种方法数据分析是指通过收集、清洗、处理和分析数据，以发现其中的规律、趋势和价值信息。
在现代社会，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。
而要进行有效的数据分析，就需要掌握一些基本的方法和技巧。
本文将介绍数据分析的几种方法，希望能为大家在数据分析领域提供一些帮助。
首先，数据分析的方法之一是描述统计分析。
描述统计分析是指通过对数据的整理、概括和描述，来揭示数据的一般特征和规律。
常见的描述统计分析方法包括计数、求和、平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
通过描述统计分析，我们可以直观地了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为后续的深入分析提供基础。
其次，数据分析的方法之二是相关性分析。
相关性分析是指通过分析两个或多个变量之间的相关关系，来揭示它们之间的相互影响和变化规律。
常见的相关性分析方法包括相关系数、散点图、回归分析等。
通过相关性分析，我们可以了解不同变量之间的相关程度和相关方向，从而找出它们之间的因果关系或者相互影响，为决策提供依据。
另外，数据分析的方法之三是趋势分析。
趋势分析是指通过对数据的历史变化进行分析，来揭示数据的发展趋势和变化规律。
常见的趋势分析方法包括时间序列分析、移动平均法、指数平滑法等。
通过趋势分析，我们可以了解数据的发展趋势、周期性变化和长期趋势，为未来的预测和规划提供参考。
最后，数据分析的方法之四是多元分析。
多元分析是指通过对多个变量之间的关系进行综合分析，来揭示它们之间的综合影响和相互作用。
常见的多元分析方法包括因子分析、聚类分析、主成分分析等。
通过多元分析，我们可以将多个变量进行综合考虑，找出它们之间的内在联系和共同影响，为复杂问题的分析提供解决思路。
综上所述，数据分析的方法包括描述统计分析、相关性分析、趋势分析和多元分析。
每种方法都有其独特的应用场景和价值，可以帮助我们从不同角度深入挖掘数据的内在规律和潜在价值。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的需求和特点，灵活运用这些方法，以达到更好的分析效果。
数据分析方法五种
数据分析方法五种数据分析是指通过对已有数据的收集、整理、加工和统计等一系列过程，来获取其中的有用信息并进行理解和解释的过程。
在现代社会的各行各业中，数据分析被广泛应用于帮助决策、改善业务流程和优化资源配置等方面。
本文将介绍五种常用的数据分析方法，包括描述统计、推断统计、数据挖掘、机器学习和时间序列分析。
一、描述统计描述统计是数据分析中最基本的方法之一，其目的在于通过计算、整理和展示数据的基本统计特征，帮助我们对数据集进行初步的了解。
描述统计常用的指标有：均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。
常用的描述统计方法有：1. 均值均值是指所有数据的算术平均数，用于表示数据的集中趋势。
通过计算所有数据的总和再除以数据的个数，即可得到均值。
2. 中位数中位数是指将数据按照大小排列后，处于中间位置的数值。
如果数据有偶数个，则取中间两个数的均值作为中位数。
3. 众数众数是指数据集中出现次数最多的数值。
一个数据集可以有一个或多个众数。
4. 标准差标准差是衡量数据离散程度的指标。
标准差越大，表示数据的离散程度越大；标准差越小，表示数据的离散程度越小。
5. 方差方差是标准差的平方，用于衡量数据与均值差异的平方。
6. 四分位数四分位数将数据分为四个等份，分别是最小值、25%分位数、50%分位数（中位数）和75%分位数。
四分位数可以帮助我们了解数据的分布情况。
二、推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体数据进行估计和假设检验的方法。
推断统计的目的在于通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和关系。
常用的推断统计方法有：1. 抽样抽样是指从总体中随机选择一部分样本，然后对样本进行分析和推断。
通过合理和随机的抽样方法，可以保证样本具有代表性。
2. 参数估计参数估计是通过对样本数据进行分析，对总体数据的参数进行估计。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
3. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，来验证某个关于总体的假设是否成立。
十种常用的数据分析方法
⼗种常⽤的数据分析⽅法01 细分分析 细分分析是分析的基础，单⼀维度下的指标数据的信息价值很低。
细分⽅法可以分为两类，⼀类逐步分析，⽐如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另⼀类是维度交叉，如：来⾃付费SEM的新访客。
细分⽤于解决所有问题。
⽐如漏⽃转化，实际上就是把转化过程按照步骤进⾏细分，流量渠道的分析和评估也需要⼤量⽤到细分的⽅法。
02 对⽐分析 对⽐分析主要是指将两个相互联系的指标数据进⾏⽐较，从数量上展⽰和说明研究对象的规模⼤⼩，⽔平⾼低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对⽐，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对⽐⽅法包括：时间对⽐，空间对⽐，标准对⽐。
时间对⽐有三种：同⽐，环⽐，定基⽐。
例如：本周和上周进⾏对⽐就是环⽐；本⽉第⼀周和上⽉第⼀周对⽐就是同⽐；所有数据同今年的第⼀周对⽐则为定基⽐。
通过三种⽅式，可以分析业务增长⽔平，速度等信息。
03 漏⽃分析 转化漏⽃分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种⽬的的实现，最典型的就是完成交易。
但也可以是其他任何⽬的的实现，⽐如⼀次使⽤app的时间超过10分钟。
漏⽃帮助我们解决两⽅⾯的问题： 在⼀个过程中是否发⽣泄漏，如果有泄漏，我们能在漏⽃中看到，并且能够通过进⼀步的分析堵住这个泄漏点。
在⼀个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析 同期群（cohort）分析在数据运营领域⼗分重要，互联⽹运营特别需要仔细洞察留存情况。
通过对性质完全⼀样的可对⽐群体的留存情况的⽐较，来分析哪些因素影响⽤户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是⼗分简单，但却⼗分直观。
同期群只⽤简单的⼀个图表，直接描述了⽤户在⼀段时间周期（甚⾄是整个LTV）的留存或流失变化情况。
以前留存分析只要⽤户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚⾼。
05 聚类分析 聚类分析具有简单，直观的特征，⽹站分析中的聚类主要分为：⽤户，页⾯或内容，来源。
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法数据分析是当今社会中不行或缺的一项技能，它可以关心我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
然而，面对浩大的数据量和简单的业务需求，我们需要把握多种数据分析方法来解决问题。
本文将介绍五种常见的数据分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析、猜测分析、关联分析和聚类分析。
描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要用于对数据进行总结和描述。
通过计算数据的中心趋势(如平均值、中位数、众数)、离散程度(如标准差、方差)和分布形态(如直方图、箱线图)，我们可以了解数据的基本特征和分布状况。
描述性统计分析可以关心我们对数据有一个整体的熟悉，为后续的分析供应基础。
推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的一种方法。
通过对样本数据进行抽样和假设检验，我们可以推断总体的特征和参数。
推断统计分析可以关心我们从有限的样本数据中猎取总体的信息，并对决策供应支持。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估量和方差分析等。
猜测分析猜测分析是通过对历史数据的分析和建模，来猜测将来大事或趋势的一种方法。
通过选择合适的猜测模型(如时间序列模型、回归模型、机器学习模型等)，我们可以利用历史数据的规律性来猜测将来的进展趋势。
猜测分析可以关心我们做出合理的决策和规划，提前应对将来的变化。
关联分析关联分析是通过挖掘数据中的关联规章和模式，来发觉不同变量之间的关系和依靠性的一种方法。
通过计算支持度和置信度等指标，我们可以找到频繁消失的项集和关联规章。
关联分析可以关心我们发觉隐蔽在数据背后的规律和关联，为市场营销、推举系统等领域供应支持。
聚类分析聚类分析是将数据集中的对象根据相像性进行分组的一种方法。
通过计算不同对象之间的距离或相像性，我们可以将数据集划分为不同的簇。
聚类分析可以关心我们发觉数据中的潜在群体和模式，为市场细分、用户分类等供应支持。
常见的聚类分析方法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要通过对数据的描述性指标进行分析，例如平均数、中位数、标准差等，来揭示数据的一般特征。
描述统计分析可以帮助我们对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行直观的了解。
2. 相关分析。
相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关程度。
相关分析可以帮助我们发现变量之间的内在联系，对于了解变量之间的影响关系非常有帮助。
3. 回归分析。
回归分析是一种用来研究变量之间因果关系的方法，它可以帮助我们建立变量之间的数学模型，从而预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
回归分析在实际应用中非常广泛，可以用来预测销售额、市场需求等。
4. 方差分析。
方差分析是一种用来比较多个样本均值是否相等的方法，它可以帮助我们判断不同因素对于结果的影响是否显著。
方差分析在实验设计和质量控制中有着重要的应用，可以帮助我们找出影响结果的关键因素。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种用来将数据样本划分为若干个类别的方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律。
聚类分析在市场细分、客户分类等领域有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解不同群体的特征和需求。
6. 因子分析。
因子分析是一种用来研究变量之间的潜在结构和关系的方法，它可以帮助我们发现变量之间的共性因素和特点。
因子分析在市场调研和心理学领域有着重要的应用，可以帮助我们理解变量之间的内在联系。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们发现数据随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析在经济预测、股票走势预测等领域有着广泛的应用，可以帮助我们做出未来的预测和规划。
8. 生存分析。
生存分析是一种用来研究个体生存时间和生存概率的方法，它可以帮助我们了解个体生存的规律和影响因素。
生存分析在医学研究和风险评估中有着重要的应用，可以帮助我们预测个体的生存时间和风险。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述性统计分析。
描述性统计分析是数据分析中最基本的方法之一，它通过对数据的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差）进行分析，帮助我们了解数据的分布情况，对数据进行初步的概括和描述。
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系，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而为进一步的分析和决策提供依据。
3. 回归分析。
回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
通过回归分析，我们可以建立数学模型来预测因变量的取值，或者分析自变量对因变量的影响程度，帮助我们理解变量之间的因果关系。
4. 时间序列分析。
时间序列分析是研究时间序列数据的一种方法，它可以帮助我们了解数据随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析可以用于预测未来的趋势，检测周期性变化，以及分析时间序列数据中的特殊事件和异常情况。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种无监督学习的方法，它可以将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，对数据进行分类和整理。
6. 因子分析。
因子分析是一种多变量分析方法，它可以帮助我们发现多个变量之间的潜在关联性，找出共同的因子或者维度。
因子分析可以帮助我们简化数据，减少变量的数量，从而更好地理解数据背后的信息。
7. 决策树分析。
决策树分析是一种用来进行分类和预测的方法，它通过构建决策树模型来对数据进行分类和预测。
决策树分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系，进行决策规则的推断，从而为决策提供支持。
8. 关联规则分析。
关联规则分析是一种用来发现数据中的频繁模式和关联规则的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在关联关系，从而为市场营销、商品推荐等方面提供支持。
以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其独特的特点和适用范围，希望这些方法能够对大家在数据分析工作中有所帮助。
16种常用数据分析方法
16种常用数据分析方法数据分析是一种关键的技能，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出正确的决策。
在这篇文章中，我将介绍16种常用的数据分析方法。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数）和离散度（如标准差、方差）来总结和解释数据的特征。
2. 相关分析：相关分析用于确定两个或多个变量之间的关系强度和方向。
相关系数范围从-1到1，其中正相关表示变量随着增加而增加，负相关表示变量随着增加而减少。
3. 回归分析：回归分析用于建立一个模型，预测一个或多个解释变量对因变量的影响。
它可以帮助我们了解变量之间的因果关系。
4. 平均数检验：平均数检验用于确定两个或多个样本的平均值是否存在显着差异。
它可以帮助我们判断不同组别之间是否存在显著性差异。
5. T检验：T检验用于确定两个样本均值之间是否存在显着差异。
它适用于小样本和未知总体标准差。
6. 方差分析：方差分析用于确定多个样本均值之间是否存在显着差异。
它可以帮助我们比较多个组别之间的平均值。
7. 卡方检验：卡方检验用于确定观察值与理论期望值之间的差异是否显著。
它常用于分析分类数据。
8. 因子分析：因子分析用于确定多个变量之间的隐藏关系，并将它们组合成更少的变量。
9. 聚类分析：聚类分析用于将观察值划分为相似的组，以便更好地理解数据的结构。
10. 时间序列分析：时间序列分析用于预测未来数据点的趋势和模式。
它可以帮助我们做出长期决策。
11. 生存分析：生存分析用于分析时间到事件发生的概率。
它常用于医学和生物学研究中。
12. 概率分布分析：概率分布分析用于确定数据是否符合某种特定的概率分布。
它可以帮助我们判断数据的特征。
13. 决策树分析：决策树分析通过树状图展示不同决策路径的结果概率。
它可以帮助我们做出复杂决策。
14. 置信区间分析：置信区间分析用于确定参数估计的不确定性范围。
它可以帮助我们评估数据的可靠性。
15. 多元分析：多元分析用于同时考虑多个解释变量对因变量的影响。
论文中的数据分析方法介绍
论文中的数据分析方法介绍数据分析是现代科学研究和商业决策中不可或缺的一部分。
通过对数据的收集、整理和分析，我们可以从中提取出有价值的信息，并做出相应的判断和预测。
本文将介绍一些常见的数据分析方法，包括描述统计、推断统计和机器学习等。
一、描述统计描述统计是最基本也是最常用的数据分析方法之一，它用于对数据的集中趋势、变异程度和分布形态进行描述。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差和偏度等。
1.1 均值：均值是一个数据集中所有观测值的平均值，用于表示数据的集中趋势。
1.2 中位数：中位数是将数据集中的观测值按照大小排列后，处于中间位置的数值。
它不受极端值的影响，用于表示数据的中间位置。
1.3 众数：众数是出现频率最高的数值，用于表示数据的分布形态。
1.4 标准差：标准差是衡量数据集观测值与均值之间差异的指标，其值越大表示数据的变异程度越大。
1.5 方差：方差是观测值与均值之间差异的平方和的平均值，它是标准差的平方。
1.6 偏度：偏度是衡量数据分布的不对称性的指标，其值为正表示右偏，为负表示左偏。
二、推断统计推断统计是基于样本数据推断总体特征的一种方法，常用于假设检验和置信区间估计。
在推断统计中，我们通常需要对总体参数进行假设，然后利用样本数据来判断这些假设是否成立。
2.1 假设检验：假设检验用于判断总体参数与我们提出的假设是否一致。
通常我们会提出一个原假设和一个备择假设，然后利用样本数据计算出一个统计量，再根据这个统计量的分布来计算出一个P值，以判断原假设是否成立。
2.2 置信区间估计：置信区间估计用于对总体参数的范围进行估计。
根据样本统计量和样本量的不同，我们可以得到不同置信水平的置信区间。
置信区间可以帮助我们确定总体参数的范围，提供对总体特征的估计。
三、机器学习机器学习是一种通过利用数据和统计算法来训练计算机模型的方法。
它可以用于自动化地发现数据中的模式和规律，并进行预测和决策。
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0.86 0.78 0.60 0.38 0.18 0.12 0.04 0.16 0.5 1.0 1.5 0.21 0.18 0.35 0.24 2.0
0.50 0.84 0.60 1.06
2.5
3.0
线性图
30 25 20 15 10 5 0 1998
客户
50
A系列 B系列
160 140 120 100 80
40
竞争者 1
30
竞争者 2
竞争者 3
20
60 40 20
竞争者 4
10
0
1999 2000 2001 2002E
0 东部 西部 北部 南部
饼图
E类 7% D类 9% A类 40% F类 4%
四象限散点图
40% 30% 20% 10% 0%
C类 16%
-10% -20% -30% -20%
B类 24%
•一个总体分布峰度越小，分布形态便越平缓，总体 的数值便越分散，差异便越
用EXCEL进行描述性统计
工具——数据分析——描述统计
检验假设
假设检验的基本思想
事先对总体参数或分布形式作出某种假设
然后利用样本信息来判断原假设是否成立
采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理 1. 提出原假设和备择假设 确认适当的统计检验量 规定显著性水平 计算检验统计量的值 作出统计决策
步骤
2. 3. 4. 5.
显著性水平与拒绝域
未知总体方差—双尾T检验
用EXCEL进行假设检验
工具—数据分析-t检验-双样本等方差假设
• P值小于0.05，有显著差异
方差分析
目的：检验多个总体均值是否相等 通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等 1. 一般提法 H0 ： m1 = m2 =…= mk 假设： ◦ 自变量对因变量没有显著影响 H1 ： m1 ，m2 ，… ，mk不全相等 ◦ 自变量对因变量有显著影响 2. 注意：拒绝原假设，只表明至少有两个总体的 均值不相等，并不意味着所有的均值都不相等
数据分析方法简介
数据分析
作图法
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 柱形图和条形图 折线图和组合图 饼图和四象限散点图 概率论 描述性统计 假设检测 方差分析 回归分析（一元） K-mean 支持向量机 神经网络
统计分析
聚类分析
作图法：柱形图和条形图
A类 6 B类 10
C类
7
D类
24
偏态和三值的关系
对称图形 偏态图形 偏态图形
众值 中位值
众 中 均 值 位 值 值
均 中 众 值 位 值 值
均值
离散趋势
是测定总体中各个个体单位标志值差异的变动 范围或差异程度的指标。
极差
测量的是数据的分散程度，就是样本中最大 值与最小值之差。 反映标志值的变动范围 极差计算简便，易于理解，应用普遍。 极差=最大标志值-最小标志值
单因素方差分析(基本结构)
单因素方差分析原理总结
在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比 例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的， 可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了 显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说 明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主 要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变 量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引 起的。
相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变的现象，
不必确定两变量中谁是自变量，谁是因变量。而回归分析是 研究两变量具有因果关系的数学形式，因此必须事先确定变 量中自变量与因变量的地位。 在相关分析中计算相关系数的两变量是对等的，改变两变量
的地位并不影响相关系数的数值。在回归分析中因变量是随
机的，自变量是可控制的解释变量，不是随机变量，二者地 位不对等。因此回归分析只能用自变量来估计因变量，而不 允许由因变量来推测自变量。
单 位75 成70 本
65 60 1 2 3 4 5 6 实际值
y
拟合直线
y x a b 77 .37 n n
回归方程为：ｙ＝77.37－1.82ｘ
x产量
用Excel进行一元回归分析
使用INTERCEPT和SLOPE函数
使用LINEST函数（还可以给出估计标准误差、判定 系数等数值 ）
使用数据分析工具
用FORECAST函数预测
用TREND函数预测
6 1481 21 426 0.9091 (6 79 21)(6 30268 426 )
显然说明产量和单位成本之间存在高度负相关。
拟合直线方程： 已知产量和单位成本之间存在高度的相关关系，那 么我们完全可以先把直线回归方程的一般形式写出来， 即
yc a bx
式中：a是直线的截距；
b是直线的斜率，即回归系数；
yc表示因变量y的估计值。
最小二乘法（最小平方法）求参数a、b: 最小二乘法的原理 ：使拟合的直线上的点到实际值点的距离平方和最小，即 所谓的yc到y的“离差平方和最小”， yc为拟合曲线上据以推算的估计值，y 为实际值。 n xy x y b 2 1.82 2 n x ( x)
y
产 量 （千件）
2 3 4 3 4 5
单位成本 （元）
73 72 71 73 69 68
x产量
※以产量为自变量，单位成本为因 本间存在相关关系 变量拟合直线回归方程。
※从相关图上可以看出产量与单位成
计算相关系数
nxy xy r 2 2 2 2 nx (x) ny (y )
统计决策
将统计量的值 F 与给定的显著性水平 的临界值
F进行比较，作出对原假设H0的决策 根据给定的显著性水平，在F分布表中查找 与第一自由度df1＝k-1、第二自由度df2=n-k 相应的临界值 F 若F>F ，则拒绝原假设H0 ，表明均值之间
的差异是显著的，所检验的因素对观察值有 显著影响 若F<F ，则不能拒绝原假设 H0 ，无证据支 持表明所检验的因素对观察值有显著影响
•一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值 之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值 较接近平均值。
偏度
理想的分布形态是对称的， 但在现实生活中，现象之分 布并不完全对称，而是或多 或少地不同程度地存在着非 对称情况，在统计上将这个 非对称分布称为偏态。
表征概率分布密度曲线相 对于平均值不对称程度的特 征数。
E类 0 5 10
15
15
20
25
30
条形图，两个数据系列
A类 6 6 10 10 7 7 24 24 15 15 0 5 10 15 20 25 30
数据集1 数据集 2
B类
C类
D类
E类
叠加条形图表
A类
6
6
3
5 1
21
数据集 1 数据集2 数据集 3
35
B类
10
10
5
7
3
数据集4 数据集 5
40
列1 列2
64
10
数据集 5
50
70 60 50 40 30 20 10 0 1 5 3 6 6 A类 3 7 5 10 10 B类 4 9 7 10 10 C类 15 D类 6 10 8 15
14 12
数据集 4
数据集 3
24
数据集 2
24
数据集 1
E类
E类
旋风状图(水平堆叠图)
类别 A 类别 B 类别 C 类别 D 类别 E 类别 F 类别 G 类别 H
偏度
•如果偏度=0，则表明此分布为对称分布； •如果偏度 <0 ，则表明此分布为左偏态，此时数据位于均值左边的 比位于右边的多； •如果偏度 >0 ，则表明此分布为右偏态，此时数据位于均值右边的 比位于左边的多； •非对称分布称为偏态
峰度
•峰度是表明一个次数分布陡峭或平缓的指标。
•一个总体分布的峰度越大，分布形态便越陡峭，总 体的数值便越集中
不受总体中极值的影响
众数
用具有频数最多的值来表示变量的集中值。
适用于任何层次的变量，只要知道频次分布， 就能找到众值。因此，它最易求出，也特别适 用于单峰对称的情况。也是比较两个分布是否 相近首先要考虑的参数。 对于多峰的图形，由于众值不唯一，用此法就 不适当了。
众数、中数和均数的比较
1.三值都是希望通过一个数值来描述整体特征，以便简化资料。 都是反映了变量的集中趋势。 2.众值仅使用于了资料中最大频次数，因此，资料使用是不完 全的；中位值只考虑了变量的顺序和居中位置，对不按序排序 的数，不在中位的数值的大或小反映不出来；均值既考虑到频 次，又考虑到变量值的大小，因此，反映最灵敏。 3.虽然均值对资料信息利用最充分，但对严重偏态的分布，会 失去它应有的代表性。只对单峰和基本对称的图形，用均值作 为集中趋势才是合理的。对偏态的分布，应使用中位值作为集 中趋势。
简单线性回归分析
即：一元线性回归分析或直线回归分析
是回归分析中最简单最基本的一种。 自变量只有一个，所拟合的回归方程实际上就是直 线方程。 在现象互为根据的情况下，可以有两个回归方程－ －y倚x的方程和x倚y的方程。 根本任务是设法在分散的具有线性关系的相关点之 间配合一条最优的直线，以表明两变量之间具体的 变动关系，并可以据以进行预测等。 表现形式： y = a+bx
C类
10
10
7
9
4
D类
24
24
12
54
14
10 84
E类 0
15 10
15 20 30
8 40
10