本科论文数据分析有哪些内容和方法可以选择的

本科论文数据分析有哪些内容和方法可以选择

如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，，X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要　　论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配　　写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲　　论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。

你好：不知道你是学文科还是理科的毕设呢？两者差别较多。给你个笼统的思路吧。一般设计都是，查阅资料和文献，发现存在的问题或不足，提出改进意见，最后给出结论。而你重点问的是研究方法，这个有很多，比如对比分析，根据实例总结归纳，数值模拟分析，调查研究等等。

本科论文数据分析有哪些内容和方法可以选择的

这种数据分析类的，我觉得你可以看下（统计学与应用）这本

第一节论文写作的八个环环相联的步骤严格地说，论文写作并不是从提笔写（或在电脑上打字）开始的。此前的许多步骤都属于论文写作的必要环节，一定程度上比实际动手写重要得多。许多过来的人都有体会，完成一篇较大的论文，准备时间少则数月，多则数年，一旦真正准备好了，动手写作的时间不过数天到数周。第一步，确定论文的选题。从广义上说，选任何本专业范围内的题目都能够写出东西来，只要你有新观点、新发现、新角度、新研究方法、新材料等等。但是这后面的“五新”大大限制了硕士论文的选题。这是由于作者多数是第一次写这么长的学术论文，缺乏经验，也缺乏深厚的知识积累，难以把握；同时，二三万字这个条件也对选题有很大的制约，如果题目过大，无法在这个相对狭小的范围内展开。所以，选题是否得当，对于论文的成功，影响很大，甚至有人说，一个好的选题等于成功了一半。根据许多硕士论文的选题经验，这一级论文的选题可从以下几方面考虑：本专业的研究空白、发生争议的话题（自己的观点感到较为充分）、对比性的话题、从其他专业角度研究本专业的话题（这是一种选题的边际效应）、有新的插入角度的老话题、刚刚冒出来的本专业的新问题。第二步，围绕已经确定的论文选题，回顾相关的理论和研究，或者叫“文献检索”。这一步的工作是较为艰苦的，需要有思想准备。在我国，多数中文学术资料目前没有上网，需要手工查找，因而这个步骤中查找中文资料花费的时间和精力可能很大；拉丁文资料，特别是英文资料由于网络传播的方便条件，相对好查询。但是不少资料即使找到了目录，真正能够阅读到，仍需要作者不懈的努力。这一步是必要的，如果没有这一步，你的论文内容很可能重复了别人已经做过的工作，等于白做；查找的过程，也是启发思路、产生观点火花的过程，不走这一步，等于掐掉了自己新观点、新视角、新材料的来源。这也是为下一步做观点、角度、材料上的准备。第三步，提出你自己关于选题的理论假设，或要研究的具体问题。选题是指准备写的论文的大体方向和范围，真要动手写作，就会遇到两类具体的问题。第一类属于观点方面的：我的具体观点是什么？你可以设想出一个或几个观点，但它们仅仅是一种假设，通过许多证据、材料，通过严密的论证和适当的论证框架结构，证明你的假设是成立的，这才能形成论文的主体。第二类属于实用方面的：我要具体论证什么问题？你可以提出许多原因、各种环境条件的影响，它们是不是与所论证的问题相关，相关到什么程度，这需要通过科学的调查和分析。不论哪一种情况，这涉及论文的中心思想或论证主题，一定要明确，并且贯穿论文的始终。由于硕士论文字数相对长，常见的问题之一，在于作者把握不住全文，写着写着，无形中脱离了自己原来确定的假设或具体问题，说了许多无关中心思想或论证主题的内容。第四步，决定采用哪些研究方法。人文－社会科学的研究方法，大体可以归为两大范畴，思辨研究和实证研究，后者又可分为定性研究、定量研究两种具体的研究方法。人们为探究社会事实或社会现象，而采用不同的研究取向，不同的研究取向又有不同的研究方法，不同的研究假设、收集资料的方式和对结果的判断标准。但是各种研究方法在现在的论文写作中，已经越来越多地呈现相容和内在的连接。一般地说，根据自己的选题和讨论的具体问题，可以以一种研究方法为主，辅以其他的方法。例如研究“人”作为大众媒体信息的接受者其接受信息时的状况，这种研究取向就决定了研究本身要以定量分析为主，但同时也需要一些历史的、文化的、政治经济学的思辨研究。在文科硕士论文中，作者直接为论文进行的定量分析，规模一般较小，适应的范围也是有限的，较多地采用别人而不是自己直接的调查结果。这是由于论文的规模较孝给予作者的研究经费有限、作者个人进行社会调查的能力有限等原因造成的。以逻辑分析为主的论文，适当采用一些定量分析的数据，有时会给文章增添一些分量。但是，一定要根据实际需要，而不要为了显示研究方法的多样而有意去做。例如一个很宏观的话题本来适于思辨研究，硬要加进一项微观的量化调查结果证明什么，反而会弄巧成拙。这是现在写好论文要把握的一个具体问题。第五步，设计论文的框架结构。一般文章的写作也需要有这一步，但对硕士论文来说，更为必要，其要求也更细一些。一般情况下，一篇硕士论文要有绪章、入题的第一章、主体章节，以及结束语。章节的设置在写前要有个大体的布局逻辑，使之结构合理；章和章之间有一种逻辑联系，防止盲目写下去，淹没主题，不知所云。这一步很少有一次完成的，往往会根据收集材料的情况、调查访问中遇到的新情况，经常变动。但是就像建筑师在盖房子前必须有图纸一样，到了写硕士论文这个层次上，大体的文章框架不能仅仅存于脑子中，一般要形成文字，相对细致一些，具体到“节”更好（但“节”的层次开始时不要固定化），便于写作时心中有数。到了设计论文框架这一步，因为有了文字化的章节设计，除了请导师指导外，这是在正式动笔写前较广泛地征求其他专家意见的一个好机会。框架还不是厚厚的论文，看时花费的时间不多，又可以大体看出文章的价值或存在的问题。这时修改论文结构比写完后修改要轻松、容易得多，时间也较为宽余，不要错过这个机会。第六步，对已经取得的文献资料、调查材料和各种论据进行分析、归类，分别充实到各章节中，再进行解释、论证。这实际就是论文写作本身，所以这样描述，意在让作者理解论文写作的过程。各种材料和论据，不是天生就可以证明论点或说明具体问题的，需要通过作者对材料的组织和论证，才能使其变得富有生命力，极其自然、有力地为自己所论的题目服务。在这一步，需要温习一下学过的逻辑学或社会调查统计的知识，用正确的逻辑思维和严谨的数据组织方式，紧紧围绕已经确定的理论假设或具体问题，调动自己所学的各种知识，通过正论（这是主要的）、反论、设论、驳论、喻论等等手法，论证观点或问题，得出结论，完成论文。论证中肯定会出现种种材料使用或缺乏的问题、逻辑推理的问题、论据与论题不相配的问题等等，需要停下来再找材料和访问专家，充实或削减原来论文框架中的内容，必要时对框架结构进行局部调整。这种情形是正常的、经常发生的。在时间的安排上，对此要作出计划。如果时间安排不当，有时论文功亏一篑的原因就在于写作时间安排过紧，来不及调整论文结构，这很不值得。第七步，必要时重新估量选题，修正论证对象的范围。这是与第六步同时出现的另一种情形，即通过较为广泛地征求意见和本人的思考，感到原来的选题对自己不适当，或难以完成，那么就要及时调整整个论文写作的计划，改变选题。这种情形也是正常的，关键在于不要长时期犹豫不决，必须较快地作出决定，以便有时间重起炉灶。由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索，即使改变选题，重新做起，花费的时间不会很多，对此过多的担心是不必要的。选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身，而在于选题论证的范围过大。解决这个问题并不难，把论证对象的范围缩小就是了。这里最大的障碍在于作者舍不得“割爱”，花费了许多功夫准备论文，一旦许多材料用不上，难以割舍。这种情况当然会涉及到重新设计论文框架结构的问题。不过，将较大的论证对象的范围缩小，总比相反的情形要容易得多。硕士论文写作中，论证对象范围过小的情况很少见，因为二三万字的论文，本来大多适宜开口较小的选题。第八步，对论文从技术上进行规范化的检查和调整。章节设计的技术问题（含目录）、文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排，以及不属于论文本身的内容提要（包括英文提要）、关键词等等，都要按照规范化的要求进行检查和调整。这些虽然属于技术性问题，但也反映出作者的治学态度。特别是引证，凡是使用了别人观点的地方，都必须注明材料来源，不能含糊不清，更不能将别人的研究成果变成自己的。标明的材料来源也要十分清楚，论著名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等，一应具全。有时，一篇较有水平的论文，答辩时提出批评的主要问题是引证的不规范，由于这个原因使论文的评价低一档，这很不值得。第二节论文的选题：一个适当的选题等于论文成功了一半由于十年“文化大革命”这场浩劫，我国的人文－社会科学研究遭到了毁灭性的破坏，林彪、“四人帮”在意识形态领域的种种谬论充斥人文－社会科学的各个学科。1978年我国恢复研究生招生时，人文－社会科学研究几乎一切从头开始，因而研究生的论文选题还没有显现为一个问题，因为写什么题目，即使不是空白，也是需要重新认识和论证的。经过改革开放后二十多年几代人文－社会科学研究者的努力，我国的人文－社会科学研究呈现一派繁荣的景象，研究生的招收数量大幅度提高。年年招生，年年写新的论文，而各学科的研究领域是相对稳定的，空白越来越少，新问题的研究又有一定难度，于是现在文科研究生的论文选题，形成一种独特的竞争局面，如何选择好论证的题目，凸现为一个新问题。有鉴于此，需要重点谈谈硕士论文的选题问题。

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本科论文数据分析有哪些内容和方法可以写

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

毕业论文基本框架主要包括摘要、前言、文献综述、理论综述、对策建议及改进措施、结论、参考文献、致谢以及附录等等。当然，根据写作要求的不同，正文里面还包括背景、目的意义、研究方法等等。嘉木1011，专注论文写发。第一部分—摘要摘要是论文的精华和浓缩，论文的水平，研究的层次基本上通过摘要都能看出来。所以这部分内容一定不能忽视。本科论文摘要基本上五百字左右就够用了。根据背景引出问题，然后阐述解决措施，最后给出的建议以及结论，预期达到的效果。第二部分—前言也是论文正文的第一部分，通常是以介绍论文的研究背景、研究现状、研究目的意义为主，这部分内容要注意不要混淆，不能重复，干万不能把背景当现状，把目的当意义。第三部分—综述在开题报告的基础上进行完善，文献综述也有自己的格式和内容要求，主要阐述一些学术界的研究成果，存在哪些局限性，还有哪些改进的空间，主要是为了引出自己论文研究的的方向，关于这部分内容，嘉木在这里不再赘述。第四部分—理论综述每一个论文选题，都需要有相应的理论支撑，没有理论依据做支撑，研究的学术性就大打折扣，这部分主要写与自己论文研究相关的基础理论，基本概念，为后续研究内容的展开奠定理论基础。第五部分—正文重点这是论文的核心，也是最能体现研究成果的地方，在这个部分，你要数据分析，方法研究、对策建议、改进措施等提出自己的观点并能进行强有力的证明。要尽可能的体现出论文的研究价值，这部分要占用大量篇幅和时间精力。第六部分—全文总结这里就是相当于摘要，但是要更详细一点，要和摘要有所区别。第七部分—致谢致谢要符合规范要求，不能天马行空，花里胡哨，更不能晔众取宠。第八部分—参考文献将引用的文献进行归类并按照引用顺序进行标准，参考文献数量要符合要求，不能过多，也不能过少，引用的种类要齐全，外文文献引用等等，这部分内容比较简单，但也需要认真对待。

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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

本科论文数据分析有哪些内容和方法怎么写

方法，还是如何写，什么弄啊，还是不会写，方法其实没管用。

（1）文献研究法根据所要研究内容 ，通过查阅相关文献获得充足的资料，从而全面地了解所研究课题的背景、历史、现状以及前景。（2）研究项目分析法在进行理论的搜集与分析之后，根据现有的研究项目整体系统进行分析与设计，实现理论与实践的相结合，使理论有理有据，设计更合理。

论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 　　1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。

论文中的结果分析写法如下：一般论文中的这部分会用图表简要地列出分析结果( results， findings) ，并围绕主要论点和操作论点来比较分析结果与预期结果之间的差距。完成数据分析以后，就要结合研究目的，即自己提出的论点来解释分析结果。数据分析只是对某个数值作出统计显著性的判断，这个数值和相应的判断，到底具有什么意义，研究者须给出解释。在解释过程中，要选择适当的参照点，比如前人对该问题所持的观点或做法，或同类研究得出的结论，用它们来衬托自已论文结论部分所得出论点的新意和实际意义。论文结果分析后的结论的写法首先要根据分析结果，精练地概括出几条本研究的贡献(contribution)。如上述关于临床路径管理的研究，简要说明“临床路径管理优于现行管理方式”这个主论点已被验证，并列出几个操作论点的验证结果即可。其次，对本研究作自我评价。分析结果要注重客观性，用数据和事实来说话，而结论部分可以渗人主观意见，表达作者对本研究工作的评价。具体内容包括两方面，一是对研究结果适用范围的说明。例如上述关于临床路径管理的研究，是在某个三甲医院调研得出的结果，其他三甲医院是否都适合采用临床路径管理，或者在什么样的条件才能采用，其他级别的医院能否应用等，作者可在此处提出主观看法和判断。评价的另一方面是显示本研究的理论和实际意义，为此，需找出参照点，以便对照说明本研究结果的新意和价值所在。例如《勤劳而不富有》一文中，引用制度经济学现有说法“制度资本在经济增长过程中起到重要支持作用”作为参照点，这个说法解释不了中国的现实，即在交易制度不完善的条件下，十几年的经济连续高速增长。但这个观点却正好衬托了该文结论“人力资本替代制度资本”的新意，显示出研究结果在制度经济学领域的理论价值。教科书或文献中的某种说法，都可用来作为参照点。专业学位论文更注重实际价值。可以选用现有的做法和说法作为参照点，借以显现本研究的实际价值。上述“临床路径管理”的研究，就是用现有管理方式作为参照点。涉及薪酬方案设计或评价指标体系的研究，参照点可以是现行的薪酬方案或评价指标体系。前述“酒店成功的关键在于确保名厨”的研究，很可能业内人员对于酒店发展有不同看法和不同选择，有人主张发展餐饮业务，有人主张发展住宿业务，主张发展餐饮业务的人，有的认为要抓名厨，有的认为要抓内部管理，降低成本。在结果的说明中，要利用这些参照点来说明本研究结果的新意和价值。最后，就作者认为本研究后续值得研究的问题提出建议。建议包括研究中次要的发现及研究的局限之处。

论文数据分析有哪些内容和方法

1、分类分析数据分析法在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。2、对比分析数据分析方法很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。3、相关分析数据分析法相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。4、综合分析数据分析法层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。

回答 第一，对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系，它属于常见的一种方法，具体可分为横向和纵向两种，前者是固定时间对比数据，如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的销售业绩、利润率高低等等。后者指的是就同一事物比对时间纬度上的变化，如环保、同比等等，不管是哪种分析方法根本目的就是利用分析得到可视化的、明了结论。第二，分组分析法，指的是根据数据做特征分析，将总的数据分成不同模块，就规模大小、速度、水平等做综合有效判断。举个例子，如人们无法利用后台注册用户的名字、性别、受教育程度做具体的分析，但是这些参数所对应的数据则有分析的基础和可能，分析完就能得到清晰的用户画像。第三，预测分析法，数据分析的本质目的就是结合过去、当下已有的数据做分析，以参数之间的关系更好预估未来的发展可能、可能遇到的麻烦和问题，提前做好预案准备、降低风险出现的概率和可能性。 希望我的回答可以帮到您[比心] 提问 区块链不能解决企业的问题包括以下哪些？ 1治理难。2产品服务质量差3卖货难4融资难。 回答 可以滴 可以滴 提问 都可以吗 回答 对的哈 更多6条 

数据分析的基本方法有以下几点：1、趋势分析。通常用于长期跟踪核心指标，制作一个简单的数据趋势图，看数据具有的趋势变化，无论是周期性，还是存在拐点以及分析背后的原因，或者内部的、外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比、同比和固定基数比。2、对比分析。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解是否完成目标；与上个月相比，要了解环比的增长情况。数据只能通过比较才有意义。3、象限分析。根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限，可以将其划分为两个维度和四个象限。通过象限分析可以可以比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。4、交叉分析。是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。想要了解更多关于数据分析基本方法的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

数据分析常用的基本方法有列表法和作图法。列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法。作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系。具体方法如下：1、描述统计：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。2、假设检验：参数检验是在已知总体分布的条件下对一些主要的参数进行的检验。3、信度分析：信度（Reliability）即可靠性，是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。4、列联表分析：列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海的教师教导课程氛围轻松愉快，知识点简单易懂，教师专业、亲和使学生感受到学无止境的意义，每周都有专业的视频课、小班课、课外辅导，每个阶段都有专业的考试帮助学生了解自己的学习进度，帮助学生更好地提升个人实力和职场竞争力。