聚類分析指將物理或抽象對象的 *** 分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的壹個過程，所以同壹個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是壹種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出壹個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同壹組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必壹致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取***性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，采用不同的***同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation *** ysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是壹種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記壹個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的壹個去精確地決定另壹個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence *** ysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系。可以揭示同壹變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將壹個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究壹個隨機變量Y對另壹個(X)或壹組(X1，X2，…，Xk)變量的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression *** ysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的壹種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為壹元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，壹是不可控的隨機因素，另壹是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析
問題二：在解決實際問題時常用的分析方法有哪些 在實際工作中,通常采用的技術分析方法有對比分析法,因素分析法和相關分析法等三種.
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比,來揭示差異,分析差異產生原因的壹種方法.在對比分析中,可采取實際指標與計劃指標對比,本期實際與上期(或上年同期,歷史最好水平)實際指標對比,本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式.通過對比分析,可壹般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢,查明原因,找出差距,提出進壹步改進的措施.在采用對比分析時,應註意本期實際指標與對比指標的可比性,以使比較的結果更能說明問題,揭示的差異才能符合實際.若不可比,則可能使分析的結果不準確,甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論.在采用對比分析法時,可采取絕對數對比,增減差額對比或相對數對比等多種形式.
比較分析法按比較內容（比什麽）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某壹綜合性指標分解為各個相互關聯的因素,通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的壹種分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是將構成成本的各種因素進行分解,測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度,並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價,並提出進壹步的改進措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若幹個因素的乘積.在分解時應註意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因,否則,計算的結果就不準確.如材料費用指標可分解為產品產量,單位消耗量與單價的乘積.但它不能分解為生產該產品的天數,每天用料量與產品產量的乘積.因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況.
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數,上期數等),從而形成了兩個指標體系.這兩個指標的差額,即實際指標減基期指標的差額,就是所要分析的對象.各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數,應與該分析對象相等.
(3)確定各因素的替代順序.在確定經濟指標因素的組成時,其先後順序就是分析時的替代順序.在確定替代順序時,應從各個因素相互依存的關系出發,使分析的結果有助於分清經濟責任.替代的順序壹般是先替代數量指標,後替代質量指標；先替代實物量指標,後替代貨幣量指標；先替代主要指標,後替代次要指標.
(4)計算替代指標.其方法是以基期數為基礎,用實際指標體系中的各個因素,逐步順序地替換.每次用實際數替換基數指標中的壹個因素,就可以計算出壹個指標.每次替換後,實際數保留下來,有幾個因素就替換幾次,就可以得出幾個指標.在替換時要註意替換順序,應采取連環的方式,不能間斷,否則,計算出來的各因素的影響程度之和,就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等.
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度.其方法是將每次替代所得到的結果與這壹因素替代前的結果進行比較,其差額就是這壹因素變動對經濟指標的影響程度.
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加,應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等.
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A,B,C三個因素組成的.在分析時,若是用實際指標與計劃指標進行對比,則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額.
采用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時,......>>
問題三：常用的分析方法有哪些 目前系統安全分析法有20余種，其中常用的分析法是：
（1）安全檢查表（safety check list）
（2）初步危險分析（PHA）
（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故樹分析（FTA）
問題四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不細說了，直接百度搜索此書――《贏取競爭的100+N工具箱(mba原版1862頁).pdf》 目錄太長，涉及版權也不能再上圖了
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問題五：常用的藥物分析方法有哪些 重量分析法
酸堿滴定法
沈澱滴定法
氧化還原滴定法
非水滴定法
藥物儀器分析法
紫外分光光度法
質譜法
核磁***振波譜法
薄層色譜法
氣相色譜法
高效液相色譜法
電泳法和PH值測定法
物理常數測定法
問題六：數據分析方法有哪些 壹、描述性統計
描述性統計是壹類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及壹些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、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服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之壹。它基於觀測數據建立變量間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 壹元線性分析
只有壹個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic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，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，壹般用於因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：壹項試驗只有壹個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析壹個因素與響應變量的關系。
2. 多因素有交互方差分析：壹頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協方差分析主要是在排除了協變量的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的壹種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（壹股要求總體服從正態分布）對壹些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些壹般性假設（如總體分布的位D是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態壹般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。
問題七：常用的數據分析方法有哪些？ 10分 壹、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麽強調都不過分。這裏的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
數據庫查詢―SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這裏解決壹個數據提取的問題。有機會可以去逛逛壹些專業的數據論壇，學習壹些SQL技巧、新的函數，對妳工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
妳要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網絡等。但是還是應該關註壹些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許妳工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是壹堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策壹切都是空的。
壹名數據分析師，壹定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，妳首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麽？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麽（背景是什麽）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麽。第壹次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第壹次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在註冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麽。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求妳能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從數據庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，妳才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許妳看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記妳居於的背景是什麽？
但大家壹定不要忘記了壹些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果壹名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。妳只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則壹切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能妳可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是壹點壹滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沈澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是壹個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是壹個不斷循環叠代的過程，所以壹定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師壹定要嚴謹。而嚴謹壹定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦妳用mindman......>>
問題八：常用的多元分析方法？ 包括3類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，用以研究確定的自變量與因變量之間的關系；②判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；③主成分分析、典型相關和因素分析，研究如何用較少的綜合因素代替為數較多的原始變量。
多元方差分析
是把總變異按照其來源（或實驗設計）分為多個部分，從而檢驗各個因素對因變量的影響以及各因素間交互作用的統計方法。例如，在分析2×2析因設計資料時，總變異可分為分屬兩個因素的兩個組間變異、兩因素間的交互作用及誤差（即組內變異）等四部分,然後對組間變異和交互作用的顯著性進行F檢驗。
多元方差分析的優點
是可以在壹次研究中同時檢驗具有多個水平的多個因素各自對因變量的影響以及各因素間的交互作用。其應用的限制條件是，各個因素每壹水平的樣本必須是獨立的隨機樣本，其重復觀測的數據服從正態分布，且各總體方差相等。
多元回歸分析
用以評估和分析壹個因變量與多個自變量之間線性函數關系的統計方法。壹個因變量y與自變量x1、x2、…xm有線性回歸關系是指： 其中α、β1…βm是待估參數，ε是表示誤差的隨機變量。通過實驗可獲得x1、x2…xm的若幹組數據以及對應的y值，利用這些數據和最小二乘法就能對方程中的參數作出估計，記為╋、琛常它們稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優點
是可以定量地描述某壹現象和某些因素間的線性函數關系。將各變量的已知值代入回歸方程便可求得因變量的估計值（預測值），從而可以有效地預測某種現象的發生和發展。它既可以用於連續變量，也可用於二分變量（0，1回歸）。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變量y與m個自變量之間的線性回歸關系有無顯著性，其次，如果y與m個自變量總的來說有線性關系，也並不意味著所有自變量都與因變量有線性關系，還需對每個自變量的偏回歸系數進行t檢驗,以剔除在方程中不起作用的自變量。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選取自變量，從而保證引入方程的自變量都是重要的。
協方差分析
把線性回歸與方差分析結合起來檢驗多個修正均數間有無差別的統計方法。例如，壹個實驗包含兩個多元自變量，壹個是離散變量(具有多個水平)，壹個是連續變量，實驗目的是分析離散變量的各個水平的優劣，此變量是方差變量；而連續變量是由於無法加以控制而進入實驗的，稱為協變量。在運用協方差分析時，可先求出該連續變量與因變量的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除該變量的影響，即求出該連續變量取等值情況時因變量的修正均數，最後用方差分析檢驗各修正均數間的差異顯著性，即檢驗離散變量對因變量的影響。
協方差分析兼具方差分析和回歸分析的優點
可以在考慮連續變量影響的條件下檢驗離散變量對因變量的影響，有助於排除非實驗因素的幹擾作用。其限制條件是，理論上要求各組資料（樣本）都來自方差相同的正態總體,各組的總體直線回歸系數相等且都不為0。因此應用協方差分析前應先進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗，若符合或經變換後符合上述條件，方可作協方差分析。
判別函數分析
判定個體所屬類別的統計方法。其基本原理是：根據兩個或多個已知類別的樣本觀測資料確定壹個或幾個線性判別函數和判別指標，然後用該判別函數依據判別指標來判定另壹個個體屬於哪壹類。 判別分析不僅用於連續變量，而且借助於數量化理論亦可用於定性資料。它有助於客觀地確定歸類標準。然而，判別分析僅可用於類別已確定的情況。當類別本身未定時，預用聚類分析先分出類別，然後再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的壹種統計方法。若給定n個觀測對象，每個觀......>>
問題九：常用的數學分析方法有哪些 妳問的是什麽層次？
1、數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學角度看，數學中發現了許多有實用價值的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、對策論、排隊論、存貨模型、調度模型、概率統計等等，對定量化的分析與決斷起到了重大的推動作用；從模型化角度看，每壹種數學手段都包括了解決決策問題的具體數學模型，人們可以借助於模型找出自己所需了解的問題的答案；從計算機化的角度看，人們可以借用電子計算機這個快速邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的精確性。這“三化”是互相聯系的，它們的結合使決策的技術和方法發生了重大變化。
2、另壹個層次：待定系數法，換元法，數學歸納法。
問題十：常見的調查方法有哪些 （壹）、按調查對象的範圍分,可分為全面調查和非全面調查.
（二）、按調查的連續性來分,可分為壹次性調查和經常性調查.
（三）、按調查的組織方式不同,可分為統計報表和專門調查.
（四）、按調查的方法不同,可分為直接觀察法、報告法和詢問法.