现在的走势就是我们进入了一个大数据时代，有了数据我们该分析吗？数据分析的方法是什么？

一、说明统计

描述性统计是统计方法的总结，揭示了数据分布的特性.主要包括数据频率分析、数据集中趋势分析、数据分散程度分析、数据分布和一些基本统计图形.

1、缺失值填充:常用方法有去除法、平均法、决策树法.

2、正态检查:许多统计方法要求数值服从或接近正态分布，因此在进行数据分析前需要正态检查.常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法.

二、回归分析

回归分析是应用极为广泛的数据分析方法之一.根据观测数据建立变量之间的适当依赖关系，分析数据的内在规律.

1.一元线性分析

只有一个自变量x与变量y有关，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.

2.多元线性回归分析

使用条件:分析多个自变量x变量y的关系，x和y必须是连续变量，变量y或其差异必须遵循正态分布.

3.Logistic回归分析

线性回归模型要求变量为连续正态分布变量，自变量与变量为线性关系，但Logistic回归模型对变量分布没有要求，一般用于变量离散时的情况.

4.其他回归方法:非线性回归、秩序回归、Probit回归、加权回归等.

三、方差分析

使用条件:各种样品必须是相互独立的随机样品，各种样品来自正态分布的整体各个方差相等.

1.单因素方差分析:一个试验只有一个影响因素，或者有多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系.

2.多因素有互动差异分析:一个实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

3.多因素没有互动差异分析:分析多个影响因素和反应变量的关系，但影响因素之间没有影响关系或忽视影响关系

4.协助者的差距祈祷:传统的差距分析有明显的缺点，无法控制分析中存在的随机因素，降低了分析结果的准确性.协调差分析主要是排除协调变量的影响后，对修正后的主要效果进行方差分析，结合线性回归和方差分析的分析方法.

四、假设检测

1.参数检测

参数检查是在已知整体分布的条件下(要求整体遵循正态分布)对主要参数(平均值、百分比、方差、相关系数等)进行的检查.

2.非参数检测

非参数检查不考虑整体分布是否已知，通常不是整体参数，而是检查整体的一般假设(例如整体分布的位置是否相同，整体分布是否正态).

适用情况:顺序类型的数据资料，这种数据的分布形态一般不为人知.

1)虽然是连续数据，但整体的分布形态是未知或非正常的

2)整体分布正态，数据也是连续类型，但样品容量极小，如10以下

主要方法包括卡方检查、秩序和检查、两项检查、游程检查、K-量检查等.

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