在研究的博士生階段，你的數(shù)據(jù)分析做得好，那么你的論文就是杠桿。今天明明就和大家分享一下研究人生階段必須知道的一些分析方法數(shù)據(jù)。方差分析是最常用的分析方法，用于檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)樣本之間差異的顯著性。1.每個(gè)樣本都是獨(dú)立的隨機(jī)樣本。2.每個(gè)樣本都來(lái)自正態(tài)分布的總體。3.各樣本的總體方差相等，即方差齊性的方差分析可分為單因素方差分析和多因素方差分析，多因素方差分析有交互作用和非交互作用兩種。

數(shù)據(jù)分析方法論:如何做實(shí)驗(yàn)研究 數(shù)據(jù)分析的核心是通過(guò)比較來(lái)明確因果關(guān)系。常用的比較方法有觀(guān)察法、分析法、實(shí)驗(yàn)法研究。觀(guān)察分析就是對(duì)數(shù)據(jù)的原文進(jìn)行加工，通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，進(jìn)行評(píng)價(jià)，最后得出結(jié)論的過(guò)程。它的優(yōu)點(diǎn)是方便，缺點(diǎn)明顯，主觀(guān)性強(qiáng)，面對(duì)更嚴(yán)肅的老板也未必能說(shuō)服她。實(shí)驗(yàn)研究是對(duì)觀(guān)察分析的補(bǔ)充和完善。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分分析的基礎(chǔ)上，對(duì)研究進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，得出了更有力的結(jié)論。

因?yàn)橐粋€(gè)問(wèn)題背后可能有一些因素是數(shù)據(jù)反映不出來(lái)的，比如環(huán)境、人為等不可控因素。因此，要找到一個(gè)可行高效的研究方法，就必須剔除這些雜質(zhì)(在數(shù)據(jù)的分析中稱(chēng)為混雜因素)，使結(jié)論更加準(zhǔn)確穩(wěn)健。為此，我們需要進(jìn)行以下三部曲分析數(shù)據(jù)，確定問(wèn)題，選擇中間區(qū)域和兩極區(qū)域，以?xún)杉?jí)區(qū)域?yàn)閷?duì)照組，根據(jù)方案區(qū)分中間區(qū)域的實(shí)驗(yàn)組總結(jié)報(bào)告，得出結(jié)論。下面依次解釋每個(gè)步驟的要點(diǎn)。

基于-0的分析/挖掘方法常用于分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變異和偏差分析、網(wǎng)頁(yè)挖掘。他們從不同的角度挖掘。①分類(lèi)。分類(lèi)是為了確定數(shù)據(jù)庫(kù)中的共同特征。根據(jù)分類(lèi)模式，可以將一組數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的類(lèi)別，并且出于分類(lèi)模型的目的，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)目映射到給定的類(lèi)別。可應(yīng)用于客戶(hù)分類(lèi)、客戶(hù)特征和特性分析、客戶(hù)滿(mǎn)意度分析、客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。比如汽車(chē)根據(jù)用戶(hù)的喜好分為不同類(lèi)型的汽車(chē)零售商，商家可以用客戶(hù)的直郵喜好來(lái)做宣傳冊(cè)和新車(chē)的廣告，這樣就大大增加了商機(jī)。

回歸分析在事務(wù)數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)庫(kù)中反映時(shí)間的特性，從而生成一個(gè)數(shù)據(jù) item映射到預(yù)測(cè)中的實(shí)值函數(shù)，以尋找變量或?qū)傩灾g的依賴(lài)關(guān)系。研究的主要問(wèn)題包括趨勢(shì)數(shù)據(jù)系列的特點(diǎn)。它可以應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)的各個(gè)方面，如客戶(hù)維護(hù)和流失預(yù)防活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷(xiāo)售趨勢(shì)、預(yù)測(cè)和有針對(duì)性的促銷(xiāo)活動(dòng)。③集群。

survival研究obtained數(shù)據(jù):1的特點(diǎn)和意義。正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)，均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ，可以寫(xiě)成N(μ，σ):均值μ決定正態(tài)曲線(xiàn)的中心位置；標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了正態(tài)曲線(xiàn)有多陡或多平。σ越小，曲線(xiàn)越陡。σ越大，曲線(xiàn)越平坦。2.對(duì)稱(chēng)性:正態(tài)曲線(xiàn)以均值為中心，左右對(duì)稱(chēng)，曲線(xiàn)兩端從不與橫軸相交。3.均勻變異:正態(tài)曲線(xiàn)從均值所在的地方開(kāi)始，分別向左右兩側(cè)逐漸均勻遞減。

5.u變換:為了便于描述和應(yīng)用，常把正態(tài)變量變換成數(shù)據(jù)。正態(tài)分布的曲線(xiàn)特征:1。濃度:正態(tài)曲線(xiàn)的峰值位于中心，也就是均值所在的位置。2.對(duì)稱(chēng)性:正態(tài)曲線(xiàn)以均值為中心，左右對(duì)稱(chēng)，曲線(xiàn)兩端從不與橫軸相交。3.均勻變異:正態(tài)曲線(xiàn)從均值所在的地方開(kāi)始，分別向左右兩側(cè)逐漸均勻遞減。與以下正交正態(tài)分布相關(guān)的綜合素質(zhì)研究:教育統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律表明，學(xué)生的智力水平，包括學(xué)習(xí)能力和實(shí)踐能力，是正態(tài)分布的。

優(yōu)點(diǎn):1?；貧w分析在分析多因素模型時(shí)更簡(jiǎn)單方便；2.使用回歸模型，只要使用的模型與數(shù)據(jù)相同，就可以用標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出一個(gè)唯一的結(jié)果，但以圖形和表格的形式，對(duì)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的解釋往往因人而異，不同分析人員繪制的擬合曲線(xiàn)很可能不同；3.回歸分析可以準(zhǔn)確衡量各因素之間的相關(guān)程度和回歸擬合程度，提高預(yù)測(cè)方程的效果；

紫坪鋪鎮(zhèn)使用的7、 研究區(qū) 數(shù)據(jù)

-1/ 數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的預(yù)處理在第四章已經(jīng)有詳細(xì)的描述，下面重點(diǎn)介紹通濟(jì)鎮(zhèn)使用的研究。(1)地震前IKONOS 數(shù)據(jù)用于震害信息提取的高空間分辨率遙感影像為汶川地震前的Ikonos研究Ikonos數(shù)據(jù)2002年8月26日獲取，圖5-7地震前IKONOS影像(二)地震后QuickBird 數(shù)據(jù)地震后QuickBird 數(shù)據(jù)拍攝于2008年7月22日。快鳥(niǎo)衛(wèi)星的星外點(diǎn)分辨率為全色0.61m，多光譜2.44m，是同類(lèi)衛(wèi)星IKONOS的1.63倍。