一小时掌握数据分析的逻辑.docx

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1、文档1小时掌握数据分析的逻辑提到数据分析,可能很多文科生会想起过往的“痛苦”，数学不好，逻辑不好，没有思路，不知道选择什么分析方法，什么回归分析，相关分析，T检验，因子分析，聚类分析，完全不会，不知道应该使用哪一种，也不知道如何解读指标，尤其是写论文阶段需要做数据分析，而且一定需要，不会做如何办，本想着照葫芦画瓢，但还是各种不会。求助老师也不行，老师说你照着这篇文章分析就好，可实际操作起来，自己的数据无论如何都与预期不符合，怎么办，怎么办？接下来从三个角度进行解读数据分析，完全不带数学公式，让你两小时就能快速掌握数据分析的框架套路，直接上手进行数据分析。第一点是基础知识的学习，1

2、0分钟就能掌握；第二点是分析方法的选择，半小时就能理解；第三点是实际应用，20分钟。第一点：数据分析基础知识想要掌握数据分析的逻辑，需要有点前修知识，以一图讲解。l首先是数据类型，这是数据分析的核心。8/8文档在数据分析的眼中，现实生活中只有两类数据，分别是定量数据和定类数据。可以量化的就叫定量数据，比如身高、体重，身高的数字可以进行PK大小，数字越大代表身高越高。这种就是定量数据。生活中还有一种数据叫定类数据，比如性别，男和女，其代表分类。不能说男大于女，因此这种就叫定类数据。l其次是数据存储，这是数据分析底层内容。上述讲了数据类型，接着讲下数据存储。在计算器眼里，它是不认识男

3、，女之类的文字信息。但我们自己是知道男和女这些的。所以就会出现gap，如何办呢？机器只认知数字，那么我们就把文字转换成数字，比如男就编码成数字1，女就编码成数字2；这样机器就认识数字了。但是这时候人很可能忘记数字1和2代表的意义，因此，这个时候就出来一个叫“数据标签”的功能，标识出数字1和数字2代表的意义。上述即可数据存储的基本原理。有了数字就可以进行对应的研究和分析。lP值是数据分析最常见的概念。在逻辑学中有提到，真理和科学是两个不一样的东西。比如“今天可能下雨，也有可能不下雨”，这叫做真理，简直就是100%正确，不带一丝考虑，当然也可以理解为废话。而科学就不一样，如果这样说“

4、今天有90%的可能性下雨”，这就是一种常见的科学措词。90%是一种概率，而数据分析时基本上均由概率进行推算。P值就是概率的一个表示名词，比如P值为0.01，通常说明有99%的把握（1-0.01=0.99），如果P值为0.2，则可以理解为有80%的把握（1-0.2=0.8）。但一般情况下，在数据分析时，P值只拆分成2个标准，即0.01和0.05，比如P值小于0.05，通常意思是指至少有95%的把握；P值小于0.01，通常意思是指至少有99%的把握。如果说P值为0.2，你也可以理解为有80%的把握，但这种把握性不高，所以大家不认可这个标准。而只认可P小于0.05和P小于0.01这两个

5、标准。8/8文档第二点：分析方法的选择上述已经讲了数据分析基础知识，即已经理解定量和定类数据。事实上就已经理解了大部分研究方法。研究方法基本上均是按照数据类型进行区分，最简单的例子，定量数据可以计算平均值，而定类数据只能计算百分比算个数。因此就有以下区别：上述其实已经有了研究方法的选择，其实这已经是按照专业的做法进行。先区分数据类型，然后再选择对应的研究方法。这是一种专业的思路做法。也只有这样进行，才能知道自己做的对还是不对。接着下述继续举例下，比如常见的定类和定量之间的交叉。比如定类和定类数据之间的交叉关系，不同性别群体，他们吸烟的比例有没有差异性呢？不同性别的群体他们购买IP

6、HONE的比例有没有差异？明显的这种研究在生活中非常常见，这种一般使用卡方分析。这种分析方法使用非常常见，因为生活中的现象很多都符合这种情况。8/8文档定类和定量间的关系，比如不同性别的人体重有没有明显的差异，不同性别的群体他们工作时长有没有差别等等。诸如此类，研究定类和定量数据之间的关系，那么就可以使用到比如T检验，方差分析等研究方法。当然还有其它一些更深入的研究方法。定量和定量间的关系，比如熬夜时长和体重间的关系情况。如果是分析有没有关系，那么用相关分析就可以了；如果是想研究影响关系情况，那么就可以使用回归分析进行研究。除了上述的一些基本的研究方法，事实上还有非常非常多的研究

7、方法可以使用，具体研究方法的选择使用这里就不用更多说明，关键是研究的时候，有没有按照专业的做法，即先区分数据类型，然后再选择对应的研究方法，如果有这个步骤，那数据分析就会非常简单和轻松。具体数据类型与研究方法的对应关系情况，可参考SPSSSAU的官网手册，如果是使用SPSSAU，直接操作的时候就会提示对应需要放定类还是定量数据。比如回归分析，SPSSAU的提示界面如下：回归分析是研究X对于Y的影响关系，X一般是定量数据(当然也可以定类数据)，Y是定量数据；所以SPSSAU会在对应