数据特征分析方法

2.数据特征分析

2.1 分布特征

定量数据分布分析：

常用手段：绘制频率分布表、频率分布直方图、茎叶图

频率分布分析步骤：

• 求极差【极差=最大值-最小值】
• 决定组距与组数【组数=极差/组距】
• 决定分点
• 列出频率分布表
• 绘制分布直方图

定性数据分布分析：

常用手段：绘制饼图、条形图

2.2 对比分析

概念：将两个相互联系的指标进行比较

用途：用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析

两种形式：绝对数比较、相对数比较

绝对数比较

　　绝对数比较是利用绝对数进行对比，寻找差异

相对数比较

　　相对数比较是 通过2个有联系的指标计算的，用以反映客观现象之间的数量联系程度

• 结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求比重【如：产品合格率】
• 比例相对数：将同一总体内不同部分的数值比例进行对比，表明总体内各部分的比例关系【如：人口性别比例】
• 比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值进行对比，说明同类现象在不同空间条件下数量对比关系【如：不同地区商品价格对比】
• 强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量的指标进行对比，用以说明现象的强度、密度、普遍程度【如：人均国内生产总值用“人/元”表示】
• 动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值进行对比，用以说明发展方向和变化速度【如：增长速度】
• 计划完成程度相对数：某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度

2.3 统计量分析

通常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析

集中趋势度量

• 均值
• 中位数
• 众数

离中趋势度量

• 极差
• 标准差
• 变异系数
• 四分位数间距

2.4 周期性分析

周期性分析，用以探索某个变量是否随着时间变化而呈现出的某种周期变化趋势

2.5 贡献度分析

贡献度分析的原理是：帕累托法则，二八定律，同样的投入放在不同的地方会产生不同的收益

2.6 相关性分析

相关性分析，分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当统计指标表示出来的过程

相关性分析方法

a:绘制散点图（单个变量）

b:绘制散点图矩阵（多个变量）

c:计算相关系数

• Pearson相关系数（两个连续性变量，取值服从正态分布）

 

 

 

 

• Spearman秩相关系数（不服从正态分布的变量、分类、等级变量间关系）