最近，许多小伙伴留言希望了解一些数据分析的基础知识。考虑到大家的热情，小编决定为大家带来一些有趣且实用的内容。从本周开始，我们将不定期推出数据分析的入门教程，帮助大家更好地理解并掌握数据分析的技巧。今天，我们将重点介绍数据统计分析的三种基本策略，希望能为大家的学习提供一些帮助！
数据统计分析的三大策略
在数据分析的过程中，我们通常会采用三种不同的统计分析策略：描述性统计分析、探索性统计分析和推断性统计分析。这三种方法从基础到深入，循序渐进地帮助我们全面掌握统计分析的技巧。今天，我们将首先介绍描述性统计分析，让大家对这部分内容有一个初步的了解。
01 描述性统计分析
1）定义与概述
简单来说，描述性统计分析就是通过数据中的各种统计量，如均值、标准差、百分比等，对数据进行概括性描述。这种分析方法主要帮助我们了解数据的基本特征，像是在给某个事物做一个整体的“画像”。它不仅能帮助我们理解数据的平均水平，还能揭示数据的波动性、分布范围等关键信息。
虽然描述性统计分析通常操作较为简单，但它是进行其他深入分析的基础。在数据分析中，这一环节不可或缺。
2）生活中的案例：
我们来通过一个生活中的例子，帮助大家更好地理解描述性统计分析是如何运作的。
假设老板要求员工小丽查一下今年9月份网站的流量数据。小丽在接到任务时，心里可能会想：“老板到底需要查看哪个数据？是页面访问量（PV）还是独立访客数（UV）？”如果老板没有明确说明，小丽可能会陷入困惑。
为了避免问题，她决定同时提供两个数据——PV和UV。接下来，她通过描述性统计分析，整理出这些数据，并以表格的形式展现出来，方便老板查看。比如，以下是某天的统计结果：
日均页面访问量（PV）：41072.87次
月内最高访问量：49847次
月内最低访问量：30471次
月内有四分之一的天数访问量低于36791.5次
标准差：5685.52
这些统计数字让小丽能够清晰地展示网站流量的变化情况，老板也能通过这些数据快速理解流量的波动范围。
为了让数据更加直观，小丽还可以通过柱状图或折线图来展示数据的趋势和规律。这样，老板可以一眼看出哪些天数流量特别高，哪些天数流量较低。
3）进一步分析与解读：
通过对这些数据的统计描述，小丽为老板呈现了一个完整的流量分析报告。描述性统计不仅帮助我们了解数据的基本情况，还能为后续更复杂的分析提供基础。掌握了这些技能，企业在决策时可以更加精准地把握趋势。
02 探索性统计分析
1）定义与应用
与描述性统计分析不同，探索性统计分析更加注重通过数据挖掘，发现数据背后潜在的规律和关系。它通常用于探索不同变量之间的相关性，或者识别数据中的异常模式。探索性统计分析不仅可以帮助我们找出数据中的潜在趋势，还能为我们提供进一步研究的方向。
例如，我们可能会通过探索性统计分析来研究某些变量之间是否存在关联，或者了解某个指标在未来的变化趋势。
2）实际应用案例：
探索性统计分析在日常工作中有着广泛的应用。通过这一方法，我们能够更好地理解数据背后的隐藏信息，从而为决策提供有价值的参考。接下来，我们通过几个简单的案例，来说明探索性统计分析的实际应用。
案例1：汽车的速度与刹车距离
想象一下，我们需要研究汽车的速度与刹车距离之间的关系。为了探索这两者之间的关系，我们可以绘制散点图来直观地展示数据。通过散点图，我们可以观察到随着速度的增加，刹车距离也在增加，二者之间呈现出正相关的关系。这种关系可以通过一定的数学模型来进一步量化。
案例2：泰坦尼克号乘客的票价差异
接下来，我们来看一个关于《泰坦尼克号》电影的例子，假设我们想要探索男女乘客在一等舱内的票价是否存在差异。为了进行分析，我们可以使用箱型图（箱线图），这能够清晰地展示数据的分布情况，以及是否存在显著差异。从箱型图中，我们可以看到，男女性别的票价中位数并不相同，这表明男女乘客的票价存在显著差异。
案例3：电商平台交易量的设备差异
在电商行业，研究不同设备上的交易量变化也是常见的任务。假设我们需要了解PC端和移动端的交易量比例变化，探索性统计分析可以帮助我们分析这两者之间的差异，并找出其中的原因。
03 无论是描述性统计分析还是探索性统计分析，它们都是数据分析中不可或缺的重要方法。通过描述性统计分析，我们能够快速了解数据的基本情况，为后续的分析提供支持。而探索性统计分析则帮助我们挖掘数据背后的潜在规律，揭示不同变量之间的关系。掌握这些基本的分析策略，能够大大提升我们的数据分析能力，并为实际工作中的决策提供有力支持。
希望大家通过今天的分享，能够对数据分析的基本方法有一个更清晰的认识。如果你对这些内容感兴趣，记得收藏本篇文章，随时查阅！