數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)?a href='/map/tongjifenxi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。數(shù)據(jù)也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結果，常以數(shù)量的形式給出。

數(shù)據(jù)是事實，也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結果，常以數(shù)量的形式給出。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個生命周期。（CDA注冊數(shù)據(jù)分析師協(xié)會）
     具體方法
數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個步：
1、探索性數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)剛取得時，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，
計算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
分析方法
數(shù)據(jù)分析方法-【列表法】
將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
數(shù)據(jù)分析方法-【作圖法】
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。
從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內(nèi)插法）或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。
此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
數(shù)據(jù)分析方法-【數(shù)據(jù)分析主要包含】
1. 簡單數(shù)學運算（Simple Math）
2. 統(tǒng)計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5.基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
數(shù)據(jù)來源
1、搜索引擎蜘蛛抓取數(shù)據(jù)；
2、網(wǎng)站IP、PV等基本數(shù)據(jù)；采用的分析方法如下：
1、描述性統(tǒng)計分析
包括樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。此外，以平均數(shù)和標準差來描述市場導向、競爭優(yōu)勢、組織績效等各個構面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對這些相關變量的感知，并利用t檢驗及相關分析對背景變量所造成的影響做檢驗。
2、Cronbach’a信度系數(shù)分析
信度是指測驗結果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性（consistency）來加以表示該測驗信度的高低。
信度系數(shù)愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析，
以了解衡量構面的內(nèi)部一致性。一般來說，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度（Cuieford，1965），
0．5為最低可以接受的信度水準（Nunnally，1978）。
3、探索性因素分析（exploratory factor analysis）和驗證性因素分析（confirmatory factor analysis）
用以測試各構面衡量題項的聚合效度（convergent validity）與區(qū)別效度（discriminant validity）。
因為僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。所以我們必須對效度進行檢驗。
效度是指工具是否能測出在設計時想測出的結果。收斂效度的檢驗根據(jù)各個項目和所衡量的概念的因素的負荷量來決定；而區(qū)別效度的檢驗是根據(jù)檢驗性因素分析計算理論上相關概念的相關系數(shù)，檢定相關系數(shù)的95%信賴區(qū)間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認為具有區(qū)別效度（Anderson，1987）。
4、結構方程模型分析（structural equations modeling）
由于結構方程模型結合了因素分析（factor analysis）和路徑分析（path analysis），并納入計量經(jīng)濟學的聯(lián)立方程式，可同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。容許更大彈性的測量模型，可估計整個模型的擬合程度（Bollen和Long，1993），因而適用于整體模型的因果關系。在模型參數(shù)的估計上，采用最大似然估計法（Maximum Likelihood，ML）；在模型的適合度檢驗上，以基本的擬合標準（preliminary fit criteria）、整體模型擬合優(yōu)度（overall model fit）以及模型內(nèi)在結構擬合優(yōu)度（fit of internal structure of model）（Bagozzi和Yi，1988）三個方面的各項指標作為判定的標準。在評價整體模式適配標準方面，本研究采用x2（卡方）/df（自由度）值、擬合優(yōu)度指數(shù)（goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI）、平均殘差平方根（root—mean．square：residual，RMSR）、近似誤差均方根（root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA）等指標；模型內(nèi)在結構擬合優(yōu)度則參考Bagozzi和Yi（1988）的標準，考察所估計的參數(shù)是否都到達顯著水平。
3、網(wǎng)站的HTTP響應時間數(shù)據(jù)；
4、網(wǎng)站流量來源數(shù)據(jù)。
     CDA數(shù)據(jù)分析師協(xié)會，舉辦的CDA數(shù)據(jù)分析師培訓應對現(xiàn)實工作中遇到的種種問題，致力于引領大數(shù)據(jù)時代潮流。能夠?qū)崿F(xiàn)以下內(nèi)容。
數(shù)據(jù)分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。
識別需求
識別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標。
識別信息需求是管理者的職責管理者應根據(jù)決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，
管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(fā)現(xiàn)。
收集數(shù)據(jù)
有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎。組織需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮
數(shù)據(jù)分析示意圖
①將識別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過程能力、測量系統(tǒng)不確定度等相關數(shù)據(jù)；
②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數(shù)據(jù)；
③記錄表應便于使用； 
④采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的干擾。
采用的分析方法如下：（CDA注冊數(shù)據(jù)分析師協(xié)會）
1、描述性統(tǒng)計分析
包括樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。此外，以平均數(shù)和標準差來描述市場導向、競爭優(yōu)勢、組織績效等各個構面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對這些相關變量的感知，并利用t檢驗及相關分析對背景變量所造成的影響做檢驗。
2、Cronbach’a信度系數(shù)分析
信度是指測驗結果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性（consistency）來加以表示該測驗信度的高低。
信度系數(shù)愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析，以了解衡量構面的內(nèi)部一致性。一般來說，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度（Cuieford，1965），0．5為最低可以接受的信度水準（Nunnally，1978）。
3、探索性因素分析（exploratory factor analysis）和驗證性因素分析（confirmatory factor analysis）
用以測試各構面衡量題項的聚合效度（convergent validity）與區(qū)別效度（discriminant validity）。因為僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。所以我們必須對效度進行檢驗。效度是指工具是否能測出在設計時想測出的結果。收斂效度的檢驗根據(jù)各個項目和所衡量的概念的因素的負荷量來決定；而區(qū)別效度的檢驗是根據(jù)檢驗性因素分析計算理論上相關概念的相關系數(shù)，
檢定相關系數(shù)的95%信賴區(qū)間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認為具有區(qū)別效度（Anderson，1987）。
4、結構方程模型分析（structural equations modeling）
由于結構方程模型結合了因素分析（factor analysis）和路徑分析（path analysis），并納入計量經(jīng)濟學的聯(lián)立方程式，可同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。容許更大彈性的測量模型，可估計整個模型的擬合程度（Bollen和Long，1993），因而適用于整體模型的因果關系。在模型參數(shù)的估計上，采用最大似然估計法（Maximum Likelihood，ML）；在模型的適合度檢驗上，以基本的擬合標準（preliminary fit criteria）、整體模型擬合優(yōu)度（overall model fit）以及模型內(nèi)在結構擬合優(yōu)度（fit of internal structure of model）（Bagozzi和Yi，1988）三個方面的各項指標作為判定的標準。在評價整體模式適配標準方面，本研究采用x2（卡方）/df（自由度）值、擬合優(yōu)度指數(shù)（goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI）、平均殘差平方根（root—mean．square：residual，RMSR）、近似誤差均方根（root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA）等指標；模型內(nèi)在結構擬合優(yōu)度則參考Bagozzi和Yi（1988）的標準，考察所估計的參數(shù)是否都到達顯著水平。