數據分析方法怎么寫？

一.描述性統計

描述性統計是對統計方法的總結，揭示了數據分布的特征。主要包括數據頻率分析、數據集中趨勢分析、數據分散程度分析、數據分布以及一些基本的統計圖表。

1.填補缺失值:常見的方法有消元法、平均法、決策樹法。

2.正態性檢驗:很多統計方法都要求數值服從或近似正態分布，所以在進行數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法:非參數K-數量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動態差分法。

二、回歸分析

回歸分析是應用最廣泛的數據分析方法之一。它以觀察到的數據為基礎，在變量之間建立適當的依賴關系來分析數據的內在規律。

1.一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y相關，X和Y都必須是連續變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。

2.多次線性回歸分析

使用條件:分析多個自變量X和因變量Y的關系，X和Y都必須是連續變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。

3.邏輯回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續的正態分布變量，自變量和因變量具有線性關系，而Logistic回歸模型不要求因變量的分布，一般在因變量離散時使用。

4.其他回歸方法:非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。

第三，方差分析

使用條件:每個樣本必須是獨立的隨機樣本；每個樣本都來自正態分布的總體；人口方差相等。

1.單因素方差分析:當一個實驗只有一個影響因素，或者有多個影響因素時，只分析其中一個因素與響應變量的關系。

2.有交互作用的多因素方差分析:1.實驗中有很多影響因素。分析影響因素與響應變量之間的關系，同時考慮影響因素之間的關系。

3.多因素非交互方差分析:分析多個影響因素與響應變量之間的關系，但影響因素之間沒有影響關系或影響關系被忽略。

4.協方差分叉:傳統的方差分析有明顯的缺點，不能控制分析中的一些隨機因素，降低了分析結果的準確性。協方差分析是將線性回歸和方差分析相結合的一種分析方法，主要是排除協變量的影響，然后分析校正后的主效應的方差。

第四，假設檢驗

1.參數測試

參數檢驗是對一些主要參數(如均值、百分比、方差、相關系數等)進行檢驗。)在已知總體分布的條件下(一個要求總體服從正態分布)。

2.非參數檢驗

非參數檢驗不考慮總體分布是否已知，往往不是針對總體參數，而是針對總體的一些一般假設(如總體分布的位置是否相同，總體分布是否為正)狀態)進行檢查。

應用:順序數據，其分布通常是未知的。

1)雖然是連續數據，但總體分布模式未知或非正態；

2)雖然總體呈正態分布，數據連續，但樣本量極小，如10以下；

主要方法有卡方檢驗、秩和檢驗、二項式檢驗、游程檢驗、K-數量檢驗等。