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《大数据导论》常见的数据分析方法1.统计分析

统计，顾名思义即将信息统括起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理论与技术。统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。2.定量分析与定性分析一个通俗的解释（1）英国脱欧定性：英镑将会贬值定量：英镑汇率从9.3下降到8.8（2）A攻打B定性：从综合实力来看A能赢定量：A要打赢B需要xxx兵力，以及xx战略方针具体问题的分析方法是，先定性分析趋势(概率，可能性)，再定量解决问题。3.定量分析与定性分析定量分析专注于量化；定性分析专注于用语言描述；

统计方法大多是定量的，比如提供与数据集相关的统计数据的平均值、中位数或众数。

但也可以是定性的，例如，利用回归性分析和相关性分析，来推断数据集中的模式和关系。4.统计方法大多是定量的

A/B测试（也称为分割测试或桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本相互比较以确定哪个版本更好的方法。AB测试本质上是一个实验，其中页面的两个或多个变体随机显示给用户，并且统计分析用于确定哪个变体对于给定的转换目标更好地执行。5.A/B测试

A/B测试几乎适用于任何领域，而且最常被用于市场营销，目的当然是为了增加销量。例如，为了确定A公司网站上冰激凌广告可能的最好布局，使用两个不同版本的广告。版本A是现存的广告（控制版本），版本B的布局被做了轻微的调整（处理版本）。然后将两个版本同时呈献给同一类用户，观察销量。6.A/B测试几乎适用于任何领域相关性分析是一种用来确定两个变量是否互相有关系的技术。如果发现它们有关，下一步是确定它们之间是什么关系。例如，变量B无论何时增长，变量A都会增长，更进一步，我们可能会探究变量A与变量B的关系到底如何，这就意味着我们也想分析变量A增长与变量B增长的相关程度。7.相关性分析当一个变量增大，另一个也增大，反之亦然。表明两个变量之间呈正相关关系8.正相关关系当一个变量增大，另一个减小，反之亦然。表明两个变量之间呈负相关关系9.负相关关系当一个变量增大，另一个保持不变或者无规律地增大或者减少。表明两个变量不相关。10.变量不相关冰激凌商店需要在天气热的时候存储更多的冰激凌，但是不知道要多存多少。为了确定天气和冰激凌销量之间是否存在关系，分析师首先对出售的冰激凌数量和温度记录用了相关性分析，得出的值为+0.75，那么就可以根据第二天的天气预报，预算出冰激凌的备货量了。11.冰激凌商店回归性分析技术旨在探寻在一个数据集内一个因变量与自变量的关系。例如，回归性分析可以帮助确定温度（自变量）和作物产量（因变量）之间存在的关系类型。利用此项技术帮助确定自变量变化时，因变量的值如何变化。例如，当自变量增加，因变

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