数据描述方法包括哪些(数学析和描述数据的方法)
1.数学析和描述数据的方法有哪些
1、聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
2、因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
3、相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，它是一种非确定性的关系。
4、对应分析
对应分析（Correspondence analysis）也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个（X）或一组（X1,X2，…，Xk）变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
6、方差分析
又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。
2.数据分析方法有哪些
一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3.数据的表示方法有哪4种
目前数据的表示方法主要有列表法、作图法和经验公式法。
数据的表示方法（图文）
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4.数据库中数据描述的两种形式是
数据库在计算机中是以文件的形式存在的。
（确定） 数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。
从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。
（1）物理数据层。 它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。
这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。 （2）概念数据层。
它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。
它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。 （3）逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。 数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
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5.如何进行数据的描述,
统计学是干什么的呢？实际上，它就是研究如何搜集数据和如何整理分析数据，从数据中提取信息，关键是提取信息。
但是，这里面就有一个怎么搜集数据和怎么整理数据的问题。 数据的描述，中学讲得比较多的是统计图表。
统计图表这部分知识，在小学有所涉及，到中学了之后，应该怎么去讲呢？ 统计图表的学习，一定不要把它讲成这图表怎么画。还是要从提取信息的这一角度来看，也就是我们现在搜集到一堆数据是杂乱无章的数据，是一堆无序的数据，怎么从里面提取信息呢？我们需要列表，画图。
所以，画图和列表是反应信息的非常重要的方法。 同时，要注意不同的图和表，反应的信息是不一样的。
所以，教学的重点不是图、表怎么，制作方面，而是说这个表跟那个表，有什么不一样，表和图有什么不一样，图和图有什么不一样，他们在反应哪些信息。比如说，条形图和扇形图。
如果有五个班的成绩，分别用五个条形图，五个班的表格来反映。用条形图来反应时，能看出这个五个班不同的情况。
若要用这个扇形图的话，能看到总体和每一个的关系。条形图就不太反应整个的情况，条形图反映的是分别的各个部分之间的关系，扇形图反映整体与局部之间关系。
条形图和扇形图，都把数据归类成了一块一块的了，这时候，它就回不去原来的数据了。 不同的图，反应的情况是不太一样的。
比如说散点图能够反映两组数据的变化趋势。统计表对数据的表示就精确，比如高考成绩，一分都不能差。
但是表不太醒目，因为数据是439、539、627。统计图一画出来，是个很形象的东西，只是个别的数字不容易精确表示出来，没有表所呈现的数量和精确性。
所以，图表各有各的好处的，每一个图都有它自己的特点，适用范围。而且，现在不同的领域里面，人们都还在不停地创造不同的图，各种各样的图去描述信息。
在教学中应该鼓励学生自己去创造一个图去画，比如同样的条形图，可能画成是宽度相同，高度不一样；也可以画成高度相同，宽窄不一样，就是有各种各样的想法和画法，让学生发挥自己的想象力，创造性地使用图表，去描述数据。因为这东西不是很难掌握，不需要硬性的去规定，约束学生。
不要说表跟图，图就比较粗一些，表就对数字要求很准等等。 从信息角度来看，不要把统计教学成具体的图表的制作方法。
而要让学生弄清楚，你想要反应什么问题，目的是什么，才能谈到何种统计图。你比方说七大洲的面积，你就是想比较这七大洲的面积有什么不一样的话，就用条形图就可以了；你还想看看某块面积，在整个面积占多少，那可能要用扇形图，所以没有绝对的，关键是你想达到什么目的。
关于折线图，我们经常通过折线图来反映变化的趋势。但是要注意，折线图坐标系的界定。
有时候，只看图的形象会误导学生。比方说，我想反映的是随着时间生产增加的快慢，有时候想要夸张自己增长得很快的时候呢，就可以把纵坐标的单位取得很大，当它要想说明它增加很大。
坐标单位取得大或者小，就会使同样一件事画出不同的折线图来。有时候我们看一些宣传广告之类的图，就可以发现它增长d得很快。
但是，实际上，它的单位选取得使得图像容易产生这样的印象。厂家为了他的利益需要，他可以把那个图做成各种各样的，误导你，这也是我们在统计图表教学中要特别注意的一件事情。
我们抽取到的数据是杂乱无章的。要对数据进行整理和画统计图表，目的是为了能从这组数据中得到一些关于这组数据的特征信息。
6.常用的数据分析方法有什么
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内容来自用户：蒋上树
常用数据分析方法有那些
文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554）
标签：本文包括：
常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；
问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系数分析、结构方程模型分析（structural equations modeling）。
数据分析常用的图表方法：柏拉图（排列图）、直方图（Histogram）、散点图（scatter diagram）、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法：
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。相关分析（直方图JMP
