如何選擇統(tǒng)計學(xué)方法？的統(tǒng)計數(shù)據(jù)豐富而復(fù)雜，選擇合理的統(tǒng)計分析方法并不容易。同樣的統(tǒng)計方法如果選擇不同的統(tǒng)計分析方法來處理這些數(shù)據(jù)，有時候得出的結(jié)論是完全不同的。統(tǒng)計方法的正確選擇基于:①根據(jù)研究目的，

如何選擇統(tǒng)計學(xué)方法？

的統(tǒng)計數(shù)據(jù)豐富而復(fù)雜，選擇合理的統(tǒng)計分析方法并不容易。同樣的

統(tǒng)計方法

如果選擇不同的統(tǒng)計分析方法來處理這些數(shù)據(jù)，有時候得出的結(jié)論是完全不同的。

統(tǒng)計方法的正確選擇基于:

①根據(jù)研究目的，明確界定實驗設(shè)計的類型、研究因素和水平；

②確定數(shù)據(jù)特征(正態(tài)分布等。)和樣本量；

③正確判斷對應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型(計量、計數(shù)、等級數(shù)據(jù))，同時根據(jù)統(tǒng)計方法的適用條件正確計算統(tǒng)計值；

最后，根據(jù)專業(yè)知識和數(shù)據(jù)的實際情況，結(jié)合統(tǒng)計學(xué)原理，靈活選擇統(tǒng)計分析方法。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，如何做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計？

數(shù)據(jù)分析是對隱藏在大量看似混亂的數(shù)據(jù)中的信息進行濃縮、提取和提煉，從而找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律，提供決策支持的一系列分析過程。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法已經(jīng)應(yīng)用于各行各業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)中也有廣泛應(yīng)用。做網(wǎng)絡(luò)推廣的時候，一定要以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)。沒有數(shù)據(jù)支撐的推廣毫無意義。下面是一些方法和工具。

1.比較分析法

這是統(tǒng)計分析中最常用的方法。它是通過相關(guān)指標(biāo)的比較來反映事物數(shù)量的差異和變化的一種方法。指標(biāo)分析的比較分析方法可分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較分析。靜態(tài)比較是同一時間不同總體指標(biāo)的比較，如不同部門、不同地區(qū)、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態(tài)比較是在同一總體條件下不同時期指標(biāo)值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法可以單獨使用，也可以結(jié)合使用。

描述統(tǒng)計分析方法？

描述性統(tǒng)計是一種用來概括和表達事物的總體情況以及事物之間的相關(guān)性和類屬關(guān)系的統(tǒng)計方法。通過統(tǒng)計處理，一組數(shù)據(jù)的集中度和分散度(波動性)可以用幾個統(tǒng)計值簡明地表示出來。

用一定的方法從總體中抽取一些研究對象作為樣本，對樣本總體進行調(diào)查，根據(jù)樣本的結(jié)果估計總體的特征。

樣本要有代表性:隨機抽樣，樣本含量足夠。抽樣方法包括隨機抽樣和非隨機抽樣。

隨機抽樣:遵循隨機化原則，保證人群中的每一個對象都有均等的機會被選為研究對象。

非隨機抽樣:實驗者根據(jù)實驗調(diào)查的目的和要求，以及被調(diào)查對象的總體情況，有意識地選擇一些對象進行實驗。

描述統(tǒng)計分析方法？

1)仔細觀察發(fā)現(xiàn)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)在生活中無處不在，但如何理解這些數(shù)據(jù)背后的意義，需要統(tǒng)計分析方法。常用的方法有四種:平均值、四分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)分。

1.平均值:容易受到異常值的影響，找不到數(shù)據(jù)的整體意義。

2.四分位:經(jīng)常被用來尋找。異常值，但可以 t代表波動。

3.標(biāo)準(zhǔn)差:常用于分析數(shù)據(jù)波動。

4.標(biāo)準(zhǔn)分數(shù):主要用于計算某個值在數(shù)據(jù)中的相對位置。

現(xiàn)在，有兩個表，表1，關(guān)于購買商品的信息，表2，關(guān)于嬰兒的信息。

數(shù)據(jù)來源阿里巴巴天池

表1中的數(shù)據(jù)集有29，971條記錄和7個字段，即:

User_id:用戶id，購買用戶的id。是用戶的唯一標(biāo)識，不可重復(fù)；如果user_id相同，則為同一用戶；

拍賣標(biāo)識:商品編號

Cat_ID:商品二級分類ID，類別。比如衣服和下面外套的關(guān)系；

Cat1:商品一級分類ID，

屬性:商品的屬性，其基本參數(shù)和規(guī)格(屬性值可以是尺寸、大小、毫升等數(shù)字，也可以指品牌等。，而一切能夠描述商品特征的東西都可以稱為財產(chǎn)價值)。

Buy_mount:購買的商品數(shù)量；

日:購買時間，精確到 "天 "。

在表2的數(shù)據(jù)集中有953條記錄和3個字段，分別是:

User_id:用戶id，購買用戶的id，可以和表1匹配；

生日:出生日期，可以轉(zhuǎn)換成嬰兒 年齡，并可以分析用戶 各個年齡段的行為。

性別:性別(0男；1名女性；2未知)

2)通過以上兩個表格，可以從數(shù)據(jù)集中分析出哪些問題？

(1)分析不同時期商品分類的銷售趨勢。

(2)不同年齡/性別的嬰兒對商品的偏好。

(3)用戶的復(fù)購情況、

第一個問題，利用數(shù)據(jù)集中的購買時間、商品一級分類、商品二級分類，可以分析不同時期的熱銷商品和滯銷商品。

第二個問題，通過出生日期、性別、購買的商品來分析是否存在對商品的偏好。

第三個問題，通過用戶id，購買商品的次數(shù)，來分析用戶 的回購情況。