㈠ 常見的收集數據的方法有哪些
統計數據收集方法:直接觀察法、采訪法(又分為面訪式、電話式、自填式)、通訊法、網路調查法、衛星遙感法。
1、直接觀察法
調查人員到現場對調查對象進行觀察、 計量和登記以取得資料的方法。調查人員對所觀察的事件或行為不加以控制或干涉,能夠在被調查者不察覺的情況下獲得資料。
2、采訪法
面訪式:個別深度訪談。
一次只有一名受訪者參加、針對特殊問題的調查。
適合於較隱秘的問題,如個人隱私問題;或較敏感的問題。
面試式
面訪式:座談會
也稱集體訪談,將一組被調查者集中在調查現場, 讓他們對調查的主題發表意見以獲得資料。
參加座談會的人數不宜過多,一般為6~10人。
電話式
調查人員根據調查提綱(調查表),通過電話問答的形式來獲取信息。
時效快、成本低、覆蓋面廣;但每次調查時間不能過長、拒訪率高。
自填式
調查人員把調查表或問卷當面交給被調查者, 填完後當面交回的一種數據收集方法。 回收率高、但耗時費力。
3、通訊法
由調查組織者(例如政府統計部門)把調查表或問卷郵寄或電子傳送給被調查者,填寫後返回,也稱郵寄問卷調查。
調查對象不受空間區域限制、調查成本低;但速度較慢、 回收率較低。
4、網路調查法
通過互聯網、計算機通信和數字互動式媒體,了解和掌握信息的方式。
具有自願性、定向性、及時性、互動性、經濟性與匿名性。
常用方法:網上問卷調查法、在線交流調查法、網路觀察法、網路實驗法等。
5、衛星遙感法
使用衛星高解析度照片,提供地面農作物綠度資料,來估計農產量的方法。
㈡ 常用統計分析方法有哪些
1、對比分析法
對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化,屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比,例如,不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比,不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。
縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化,例如,環比、同比和定基比,也就是本月銷售額與上月銷售額的對比,本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比,本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。
2、分組分析法
分組分析法是指根據數據的性質、特徵,按照一定的指標,將數據總體劃分為不同的部分,分析其內部結構和相互關系,從而了解事物的發展規律。
根據指標的性質,分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等,如姓名、性別、文化程度等,這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算,如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。
3、預測分析法
預測分析法主要基於當前的數據,對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種:一種是基於時間序列的預測,例如,依據以往的銷售業績,預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測,即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測,例如,根據用戶網頁瀏覽行為,預測用戶可能購買的商品。
4、漏斗分析法
漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率,在互聯網行業的應用較普遍。比如,對於信用卡申請的流程,用戶從瀏覽卡片信息,到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。
最後用戶激活並使用信用卡,中間有很多重要的環節,每個環節的用戶量都是越來越少的,從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法,能使業務方關注各個環節的轉化率,並加以監控和管理,當某個環節的轉換率發生異常時,可以有針對性地優化流程,採取適當的措施來提升業務指標。
5、AB測試分析法
AB 測試分析法其實是一種對比分析法,但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本,並基於樣本指標值來分析各自的差異。
例如,對於某個App的同一功能,設計了不同的樣式風格和頁面布局,將兩種風格的頁面隨機分配給使用者,最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣,了解用戶的喜好,從而進一步優化產品。
除此之外,要想做好數據分析,讀者還需掌握一定的數學基礎,例如,基本統計量的概念(均值、方差、眾數、中位數等),分散性和變異性的度量指標(極差、四分位數、四分位距、百分位數等),數據分布(幾何分布、二項分布等),以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容,通過相關指標和概念的應用,讓數據分析結果更具專業性。
㈢ 統計數據的具體搜集方法有哪些
統計數據的具體搜集方法有很多,具體針對不同的情況,採用不同的方法:
訪問調查。它是調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。(詢問調查、抽樣調查)
郵寄調查。它是通過郵寄或宣傳媒體等方式將調查表或調查問卷送至被調查者手中,由被調查者填寫,然後將調查表寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。(詢問調查、抽樣調查)
電話調查。電話調查是調查人員利用電話同受訪者進行語言交流,從而獲得信息的一種調查方式。電話調查具有時效快、費用低等特點。(詢問調查、抽樣調查)
網上調查。網路大數據使調查的質量大大提高了。(詢問調查、抽樣調查)
座談會。它也稱為集體訪談法,它是將一組被調查者集中在調查現場,讓他們對調查的主題(如一種產品、一項服務或其他話題)發表意見,從而獲取調查資料的方法。(詢問調查、抽樣調查)
個別深度訪問。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究。「深訪」是一種無結構的個人訪問,調查人員運用大量的追問技巧,盡可能讓受訪者自由發揮,表達他的想法和感受。
觀察法。它是指就調查對象的行動和意識,調查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。
實驗法。它是一種特殊的觀察調查方法,它是在所設定的特殊實驗場所、特殊狀態下,對調查對象進行實驗以取得所需資料的一種調查方法。
統計數據是表示某一地理區域自然經濟要素特徵、規模,結構、水平等指標的數據。是定性、定位和定量統計分析的基礎數據。比如我們通常所說的統計年鑒。
㈣ 有哪些統計方法
統計法有:計量資料的統計方法;計數資料的統計方法;等級資料的統計方法。
1、分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(ANOVA,即F檢驗)等,兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗,兩組以上均數比較時常用方差分析;非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。
2、計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
3、等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。
4、統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計數據,並對其所反映的問題作出一定結論的方法。統計方法是一種從微觀結構上來研究物質的宏觀性質及其規律的獨特的方法。
㈤ 數據統計分析方法有哪些
1、分解主題分析
所謂分解主題分析,是指對於不同分析要求,我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等,然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。
2、鑽取分析
所謂鑽取分析,是指改變維的層次,變換分析的粒度。按照方向方式分為:向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據,或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。
3、常規比較分析
所謂常規比較分析,是指一般比較常見的對比分析方法,例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。
4、大型管理模型分析
所謂大型管理模型分析,是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。
5、財務和因子分析
所謂財務和因子分析,主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析,以最少的信息丟失為前提,將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標,既能大大減少參與數據建模的變數個數,同時也不會造成信息的大量丟失,達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。
6、專題大數據分析
所謂專題大數據分析,是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有:市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。
㈥ 統計學中常用的數據分析方法有哪些
1、描述統計
描述統計是通過圖表或數學方法,對數據資料進行整理、分析,並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。
2、假設檢驗
參數檢驗:參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數,而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態)進行檢驗。
3、信服分析
介紹:信度(Reliability)即可靠性,它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。
信度指標多以相關系數表示,大致可分為三類:穩定系數(跨時間的一致性),等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種:重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。
㈦ 在統計活動中,收集數據的方法有哪些
普查、重點調查、典型調查、抽樣調查、統計報表制度等。具體收集統計資料的調查方法有訪問法、觀察法、報告法等