数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助
文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。
1.相关分析
相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。
2.回归分析
回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。
另请注意，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。
3.假设检验
假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。
在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后，数据分析师认为有一点需要注意：“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前，不要开始进行数据分析。”简而言之，如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题，那么没有数据分析可以解决问题。
统计学中常用的数据分析方法有哪些?
方法：描述统计、推断统计
数据：数值数据和分类数据（类别、文本，不能进行计算）
分类数据描述统计：频数统计、频数百分比
数值数据描述统计：统计度量（平均数：当数值差异性很大，平均数会被拉大或拉小、中位数、众数）、图形
分位数：第一分位数：25%分位数、第二分位数：中位数、第三分位数：75%分位数
方差：描述离散程度，数据波动性
标准差：方差是平方，实际业务中没有“平方”，所以需要开方，即为标准差，有+-之分
数据标准化：Z-Score，将两组数据放在一个可对比的维度，比如销量和温度
量纲：单位；当观察日期和某业务数据关系时，可以将日期分解为按周和星期
切比雪夫定理：至少有75%的数据，位于平均数2个标准差范围内；至少有89%的数据，位于平均数3个标准差范围内；至少有96%的数据，位于平均数5个标准差范围内
可视化：箱线图、直方图（对称型、陡壁型、锯齿型、孤岛型、偏锋型、双峰型）
切比雪夫定理V2.0
正态分布中，至少有68%的数据，位于平均数1个标准差范围内
正态分布中，至少有95%的数据，位于平均数2个标准差范围内
正态分布中，至少有99.8%的数据，位于平均数3个标准差范围内
概率
事件：{正面，反面}
概率：各50%
补集、交集、并集
韦恩图
P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)
P(A|B)=P(A∩B)/P(B)
P(A|B)=P(A)
贝叶斯定理：结果A已经发生了，通过结果A反推真实原因可能性有多大
三道题
1、参加营销活动的人群中，女性只有30%，能否说明女性不爱参加活动？
2、某城市有两种颜色的出租车，蓝车和绿车市场比率15:85。一辆出租车夜间肇事逃逸，当时一位目击证人认出出租车是蓝色的。经过相同环境下对“蓝绿”测试得到：80%情况下识别正确，20%不正确，实际为蓝车可能性？
3、假设1000条正常短信中，包含“澳门赌场”的短信有2条，在垃圾短信中，包含“澳门赌场”的短信有400条。现在接收了一条新短信，在不浏览内容情况下，假设正常几率50%。现在解析短信内容，发现了澳门赌场这个词，它是垃圾短信的概率有多高？
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、离中趋势分析和相关分析三大部分。
2、假设检验
参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般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。
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股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。
3、信服分析
介绍：信度(Reliability)即可靠性，它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。
信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、?信度系数法。
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本文概览：数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助文中可视化图表均使用D...
文章不错《常用统计分析方法》内容很有帮助