什么是數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

 

 

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。定性數據分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

 

通過大數據分析，企業可以更快，更加精準地找到目標用戶，便營銷推廣更加高效。通過用戶屬性分析可以制定出更加符合用戶體驗的營銷推廣方案，開發更加符合用戶需求的產品和服務。分析方法:

1、列表法

將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發現相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法）或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

3、數據分析主要包含：

1. 簡單數學運算（Simple Math）

2. 統計（Statistics）

3. 快速傅里葉變換（FFT）

4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）

5.基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

數據來源

1、搜索引擎蜘蛛抓取數據；

2、網站IP、PV等基本數據；

3、網站的HTTP響應時間數據；

4、網站流量來源數據。

采用的分析方法如下：

1、描述性統計分析

包括樣本基本資料的描述，作各變量的次數分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。此外，以平均數和標準差來描述市場導向、競爭優勢、組織績效等各個構面，以了解樣本企業的管理人員對這些相關變量的感知，并利用t檢驗及相關分析對背景變量所造成的影響做檢驗。

2、Cronbach’a信度系數分析

信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以內部一致性（consistency）來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析，以了解衡量構面的內部一致性。一般來說，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度（Cuieford，1965），0．5為最低可以接受的信度水準（Nunnally，1978）。

3、探索性因素分析（exploratory factor analysis）和驗證性因素分析（confirmatory factor analysis）用以測試各構面衡量題項的聚合效度（convergent validity）與區別效度（discriminant validity）。因為僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。所以我們必須對效度進行檢驗。效度是指工具是否能測出在設計時想測出的結果。收斂效度的檢驗根據各個項目和所衡量的概念的因素的負荷量來決定；而區別效度的檢驗是根據檢驗性因素分析計算理論上相關概念的相關系數，檢定相關系數的95%信賴區間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認為具有區別效度（Anderson，1987）。

4、結構方程模型分析（structural equations modeling）

由于結構方程模型結合了因素分析（factor analysis）和路徑分析（path analysis），并納入計量經濟學的聯立方程式，可同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。容許更大彈性的測量模型，可估計整個模型的擬合程度（Bollen和Long，1993），因而適用于整體模型的因果關系。在模型參數的估計上，采用最大似然估計法（Maximum Likelihood，ML）；在模型的適合度檢驗上，以基本的擬合標準（preliminary fit criteria）、整體模型擬合優度（overall model fit）以及模型內在結構擬合優度（fit of internal structure of model）（Bagozzi和Yi，1988）三個方面的各項指標作為判定的標準。在評價整體模式適配標準方面，本研究采用x2（卡方）/df（自由度）值、擬合優度指數（goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI）、平均殘差平方根（root—mean．square：residual，RMSR）、近似誤差均方根（root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA）等指標；模型內在結構擬合優度則參考Bagozzi和Yi（1988）的標準，考察所估計的參數是否都到達顯著水平

 

數據分析（Data Analysis） 數據分析概念

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向于關注較大型的數據集，較少側重于推理，且常常采用的是最初為另外一種不同目的而采集的數據。 數據分析的目的與意義數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。

在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。 


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