什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

 

 

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

 

通过大数据分析，企业可以更快，更加精准地找到目标用户，便营销推广更加高效。通过用户属性分析可以制定出更加符合用户体验的营销推广方案，开发更加符合用户需求的产品和服务。分析方法:

1、列表法

将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。

3、数据分析主要包含：

1. 简单数学运算（Simple Math）

2. 统计（Statistics）

3. 快速傅里叶变换（FFT）

4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）

5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据来源

1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；

2、网站IP、PV等基本数据；

3、网站的HTTP响应时间数据；

4、网站流量来源数据。

采用的分析方法如下：

1、描述性统计分析

包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。

2、Cronbach’a信度系数分析

信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性（consistency）来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。针对各研究变量的衡量题项进行Cronbach’a信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。一般来说，Cronbach’a仅大于0．7为高信度，低于0．35为低信度（Cuieford，1965），0．5为最低可以接受的信度水准（Nunnally，1978）。

3、探索性因素分析（exploratory factor analysis）和验证性因素分析（confirmatory factor analysis）用以测试各构面衡量题项的聚合效度（convergent validity）与区别效度（discriminant validity）。因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。所以我们必须对效度进行检验。效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95%信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度（Anderson，1987）。

4、结构方程模型分析（structural equations modeling）

由于结构方程模型结合了因素分析（factor analysis）和路径分析（path analysis），并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度（Bollen和Long，1993），因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用最大似然估计法（Maximum Likelihood，ML）；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准（preliminary fit criteria）、整体模型拟合优度（overall model fit）以及模型内在结构拟合优度（fit of internal structure of model）（Bagozzi和Yi，1988）三个方面的各项指标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面，本研究采用x2（卡方）/df（自由度）值、拟合优度指数（goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI）、平均残差平方根（root—mean．square：residual，RMSR）、近似误差均方根（root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA）等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi（1988）的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平

 

数据分析（Data Analysis） 数据分析概念

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。