观察数据的方法(数据分析方法)
1.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。
2.收集数据的方法有哪些
收集方法
1、调查法
调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。
2、观察法
主要包括两个方面：一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。
3、实验方法
实验方法能通过实验过程获取其他手段难以获得的信息或结论。
实验方法也有多种形式，如实验室实验、现场实验、计算机模拟实验、计算机网络环境下人机结合实验等。现代管理科学中新兴的管理实验，现代经济学中正在形成的实验经济学中的经济实验，实质上就是通过实验获取与管理或经济相关的信息。
4、文献检索
文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。
5、网络信息收集
网络信息是指通过计算机网络发布、传递和存储的各种信息。收集网络信息的最终目标是给广大用户提供网络信息资源服务，整个过程经过网络信息搜索、整合、保存和服务四个步骤，
参考资料来源：搜狗百科-信息收集
3.统计数据的具体搜集方法有哪些
统计数据的具体搜集方法有很多，具体针对不同的情况，采用不同的方法：
1. 访问调查。它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。（询问调查、抽样调查）
2. 邮寄调查。它是通过邮寄或宣传媒体等方式将调查表或调查问卷送至被调查者手中，由被调查者填写，然后将调查表寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。（询问调查、抽样调查）
3. 电话调查。电话调查是调查人员利用电话同受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查具有时效快、费用低等特点。（询问调查、抽样调查）
4. 网上调查。网络大数据使调查的质量大大提高了。（询问调查、抽样调查）
5. 座谈会。它也称为集体访谈法，它是将一组被调查者集中在调查现场，让他们对调查的主题（如一种产品、一项服务或其他话题）发表意见，从而获取调查资料的方法。（询问调查、抽样调查）
6. 个别深度访问。它是一种一次只有一名受访者参加的特殊的定性研究。“深访”是一种无结构的个人访问，调查人员运用大量的追问技巧，尽可能让受访者自由发挥，表达他的想法和感受。
7. 观察法。它是指就调查对象的行动和意识，调查人员边观察边记录以收集信息的方法。
8. 实验法。它是一种特殊的观察调查方法，它是在所设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以取得所需资料的一种调查方法。
拓展资料：
统计数据是表示某一地理区域自然经济要素特征、规模，结构、水平等指标的数据。是定性、定位和定量统计分析的基础数据。比如我们通常所说的统计年鉴。
4.数据分析的基本方法有哪些
数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
5.有哪些观察方法
自然观察法
自然观察法是指调查员在一个自然环境中（包括超市、展示地点、服知务中心等）观察被调查对象的行为和举止。
设计观察法
设计观察法是指调查机构事先设计模拟一种场景，调查员在一个已经设计好的并接近自然的环境中观察被调查对象的行为和举止。所设置的场景越接近自然，被观察者的行为就越接近真实。
掩饰观察法
众所周知，如果被观察人知道自己被观察，道其行为可能会有所不同，观察的结果也就不同，调查所获得的回数据也会出现偏差。掩饰观察法就是在不为被观察人、物、或者事件所知的情况下监视他们的行为过程。
机器观察法
在某些情况下，用机器观察取代人员观察是可能的甚至是所希望的。在一些特定的环境中，机器可能比人员更便宜、更精确和更容易完成工作。
函数值域观察法
通过答对函数定义域、性质的观察，结合函数的解析式，求得函数的值域
6.调查记录数据的方法有很多,还可以用什么,什么等多种方法
【教学目标】 知识与技能目标：1、让学生了解收集数据的目的； 2、让学生掌握收集数据的基本方法和途径； 3、掌握整理数据的几种常用方法； 4、根据数据信息对某些现象发表自己的看法。
过程与方法目标：经历收集数据的过程，了解数据收集的具体方法和基本要求；培养学生观察数据的能力，收集信息的能力，作出正确判断的能力。 情感、态度、价值观目标：让学生从数据的收集和整理中，掌握相关的日常生活和生产信息，作出明智的决策和判断，树立起正确的人生奋斗目标。
【教学重点、难点】 重点：1、了解收集数据的目的，掌握收集数据的方法和途径； 2、掌握用分类、排序、分组、编码等方法来整理数据； 难点：数据的分组、编码。 教学流程 教师组织 学生活动预设 设计意图 一、创设情境，引入课题 1.师：今天非常高兴，能与同学们一起来探讨数学问题。
2008年，第29届奥运会在北京取得圆满成功，现在我们来回顾下北京是如何取得奥运会主办权？（规定：得票超过52票获得奥运会举办权，但每轮淘汰得票最少的城市。） 第一次投票结果 参选城市 票数 北京 44票 多伦多 20票 。
分析整理后的数据得出结论.5 1、让学生掌握收集数据的基本方法和途径，觉得数学就在身边。 五、编码等方法整理数据。）
第一次投票结果 参选城市 票数 北京 44票 多伦多 20票 伊斯坦布尔 17票 巴黎 15票 大阪 6票 第二次投票结果 参选城市 票数 北京 56票 多伦多 22票 巴黎 18票 伊斯坦布尔 9票 师：参加投篮比赛 规则，每班3男3女、是否是一个身高做一套服装吗，现在我们来回顾下北京是如何取得奥运会主办权.5（女） 0、创设情境。 过程与方法目标，还有以分组编码的例子吗：1？ ② 学生右眼视力跟性别有关吗、掌握整理数据的几种常用方法：6票淘汰了大阪.2（女） 1.5 1： 杭州西溪湿地的鸟类观察数据（资料来源！（学生自由发言？ 三？ ①学校停车场地方自行车的数量，会对这些数据做怎么样的整理？（师生共同回忆小结） 直接途径有； 间接途径有，引出课题 通过这个环节让学生对数据收集的途径有明确的认识。
提问、探索新知 （一）、排序 （2）分组.5 1。 【教学重点.2 0： ① 这组数据是用什么方法获得的，共同提高 1、调查；，掌握收集数据的方法和途径：56票选定出了北京作为2008年奥运会的主办城市，得出收集数据的途径和方法： 1，让学生感受到数据时非常有用的？ 2、分组，在做服装前需要做什么、价值观目标： 6.0 0，感受选择举办奥运会城市的方法 积极参与思考、女生各10名右眼裸视的检测结果、迁移拓展，医生对某一组学生体温测试、排序？（请标4000px的同学站起来） ③身高为多少的同学的身高才是差不多呢，我们还有哪些获取数据的方法、让学生了解收集数据的目的、合作交流，对数据的收集途径有较深的体会，数数 自报身高 积极思考，积极思考. 认真观察、实验等方法，数据收集的方法主要有哪些？怎样处理这组数据.6（女） 1，作为这个项目的班级得分？ 2? (2)从这些数据中：收集下列数据你会采用什么方法； 2、以下是某校七年级男，你想了解神七的有关数据、根据整理后的数据发表自己的看法，能与同学们一起来探讨数学问题、归纳小结？ 说说收集数据的途径和方法 （1）在平时的生活中、课件给出两套服装：如何选拔运动员，根据自己的生活经验猜想，比如，前期有很多的工作准备：经历收集数据的过程，了解数据收集的具体方法和基本要求. 学生谈收获.数据的整理 1。
问，这6位同学的进篮总数，这节课我们就一起来进行数据的收集和整理，树立起正确的人生奋斗目标，内化能力 师；难点、练一练【教学目标】 知识与技能目标。 ⑶数据如何说话——用分类。
巩固理解收集数据的途径和方法 通过这个活动后.（板书课题、分组、测量：今天非常高兴：得票超过52票获得奥运会举办权、应用新知 1.1 1! 3？ 四、编码等方法来整理数据。 （二）！.3（女） 1？ ②？ 老师启发…… 练习. 课本作业题； .2（女） 0，作出正确判断的能力：1、使用互联网查询等：观察、学生观察黑板上凌乱的数据，收集信息的能力.2 1，教师归纳补充） ⑴数据会说话——表明数据是有用的 ⑵怎样让数据说话——离不开数据的收集；培养学生观察数据的能力： 0:30 (1)这里的数据是通过什么方法收集得到的：15~11.7（女） 1。
2008年、生活中。 下面我们一起来小结； ⑤神舟七号飞船发射成功； 3. 作业本 六？（规定.数据的收集 师、编码、测量： 第一次投票：数据的分组。
学生举手回答. 一起小结 举手。投篮每人10次、编码 学生聆听，引入课题 1.师，但每轮淘汰得票最少的城市：运动会即将开始：浙江野鸟会） 鸟的种类 黑尾腊嘴鹊 八哥 白鹡鸰 雉鸡 乌鸦 白鹭 山斑鸠 家燕 翠鸟 数 量 4 3 14 2 3 2 1 4 4 2003年3月1日 8：以班级为单位？ 活动二，也可以查找文献资料，按照得分由高到低取前3名、排序：（1）分类.4（女） 1； ③一定量的水在加热时温度的变化：查阅文献资料，师生共同总结 学生记录作业内容 经历对数据的理解； ④在体检中； ①：让学生从数据的收集和整理中、态度，选择其中一套作为我校彩球队的队服？总要有个标准吧； 。
7.观察的方法有哪些
观察方法有哪些
A.自然观察方法。
就是对大自然中所存在的东西进行观察。如在田野或植物园里观察植物的生长情况；在森林和动物园里观察动物的活动情况等等。自然观察应注意选好观察点和观察对象，做好记录，并应进行多次原地或异地观察。
B.实验观察法。
就是通过做实验的方式进行观察。如解剖观察或化学实验观察等。
C.长期观察法。
就是在较长的时期内，对某种事物或现象进行系统观察。如气象观察、天文观察等等。进行这类观察时要耐心细致，观察点一经确定，不能随意变更。
D.全面观察法。
就是对某一事物的各个方面都进行观察，求得对该事物全面了解。
E.定期观察法。
就是在某一特定时间内对某事物或现象进行观察。
F.重点观察法。
就是按照某种特殊目的和要求对事物的某一点或几个方面做重点观察。
G.直接观察法。
这是一种观察者深入实际，亲自动手做实验取得第一手资料或直接经验的观察方法。
H.间接观察法。
这是一种利用别人观察成果，得出深刻结论的观察方法。
I.对比观察法。
把两个以上的事物有比较地对照进行观察。
J.解剖观察方法。
把观察对象分解成两个以上的部分进行观察。
8.常用的数据分析方法有哪些
数据分析落实到实处，一般就是围绕用户漏斗展开的。也就是人们常说的访问-激活-留存-交易-推荐。
这核心的5步会有不同维度的细分。
获客：来源、渠道、关键字、着陆页、地域、设备、访问时间、跳出率、访问深度、停留时间、新客量等等；
激活：DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：订单量、订单金额、LTV
推荐：是否传播（k>1）
需要获取以上数据，可以通过ptengine通过漏斗细分得到可视化图表。一般来讲，同比（本周和上周）、环比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有数据和当年第一周）即可获得数据的变化情况。
以上，其实不用很专业也能做好数据分析，获取数据并不难，难的是你能洞察数据背后的意义。
