数据分析是一个繁琐的过程

简介:

数据分析不但需要一定的数据分析方法,还需要有个细致分析的过程。当用探索性数据分析方法或是用模型选定分析方法所得到的数据选定模型以后,那么,需要跟进的一个数据分析措施就是要对模型选定的价值可能性,进行推断分析,但这样的推断分析,一般都是用数理的统计方法而对被选定的数据模型做尽可能的可靠程度或是精准程度的推断。

这听起来,有关对数据的分析似乎好像比较简单,其实,要想达到推断分析这一步,在此之前所要进行的数据分析工作,那是再繁琐不过的事情了。这是因为庞大的数据是需要做一步步理顺的,否则,就不能引入到可对数据进行分析处理的正确步骤上来。

第一、列表法是理顺庞杂数据的常用方法

所谓的列表法,就是要将那些庞杂的数据,按照一定的规律,以列表的形式给尽量地表达出来。它是人们处理杂乱数据最为常用的一种方法,在记录数据或是处理数据中,列表法是比较实用的一种方法。但在表格的设计上,还是需要有些讲究的,起码要达到各类数据间的对应关系要清晰,还要从表中一看就能起到简单明了的效果,并能从表中容易发现各相关数据量之间的物理关系。有关表格中设计项也要力求设计全面,比如在标题栏目中需要注明数据的物理量名称或是数据物理量的符号以及数据物理量的数量级,还有数据物理量的单位等等。

第二、作图法是处理杂乱数据中较为直观的方法

作图法主要是取其有直观长处的特点,数据被处理在图中,最能醒目地表达出数据间各物理量之间的变化情况或是变化关系。图中的图线能让数据分析者简便求出实验用数据的某种结果。处理数据的作图一般都采用函数图示法,数学函数作图在横纵轴上,根据作图设计,可直观反映数据间的某些内在关系。

由此可见,数据分析并不是一个简单的过程,不但不是简单的分析过程,相反的还是一个较为复杂的分析过程。

本文转自d1net(转载)

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