- 主流的数据分析语言？ r语言数据分析方法？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-25 07:59:44 / 浏览：0 次 /
一、主流的数据分析语言？
有spss，stata，sas，高级一点的有python
二、r语言数据分析方法？
语言中的五种常用统计分析方法
1、分组分析aggregation
2、分布分析cut
3、交叉分析tapply（相当于excel里的数据透视表）
4、结构分析prop.table
5、相关分析prop.table
补充：R中基本统计分析方法整理
面对一大堆的数据，往往会让人眼花缭乱。但是只要使用一些简单图形和运算，就可以了解数据更多的特征。R提供了很多关于数据描述的函数，通过这些函数可以对数据进行一个简单地初步分析。
三、经营数据分析需要分析哪些数据？
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
四、crm需要分析什么数据？
在回答这个问题之前，首先要明确两个问题，第一，做CRM的目的是什么？第二，做数据分析的目的是什么？
其实CRM的最终目的只有一个，即管理好客户，只不过方式有很多：营销、服务、会员、互动等等，但前提需要了解我们的客户，才可对症下药。因此，做数据分析的目的就是为了了解我们客户，可能一开始时客户的轮廓比较模糊，日后结合多次测试验证、其他渠道、自主收集的信息后客户的画像就会日渐清晰。
了解客户的方向主要有两个 ：第一是基础属性，如性别、年龄、职业、爱好等，即不会因为客户是否购买或购买多少而改变的属性；第二是行为属性，如RFM属性、购买商品等，即对客户进行行为痕迹分析出其消费特性。
因此，我们在获取客户基础属性的同时，还需要充当行为痕迹分析专家，对客户进行多方位分析。
这里以电商行业为例，客户大部分行为数据可从订单数据来看，由订单数据衍生出销售分析，再到商品分析、客户分析，再因目前电商行业的进步，由客户拓展到会员及对应的互动分析。
具体需要分析的数据如下：
1、销售分析：
流程能力分析：付款率、付款周期、发货周期、签收周期、收货行为、评价行为；客户来源分析：客户数变化、新老客占比变化；
销售额来源分析：销售额变化、新老客销售额占比变化；
贡献分析、活动分析：活动目标、活动效果等。
2、商品分析：类目及商品的销量、关联、回购、流量转化等
3、客户分析：
客户地区分析：省份、市级等来源、回购分析
客户特征分析：活跃度、忠诚度、消费力分析；
客户留存分析：新客留存、各活动来源分析等。
4、会员分析：
会员静态分析(会员占比分析)、会员动态分析(会员变迁分析)、会员贡献分析、会员权益分析
5、互动分析：
互动情况分析：互动人数、互动人次、获取积分数、消耗积分数等；
互动效果分析：互动转化、老带新效果等；
互动活动分析：各互动活动的互动情况。
其实数据分析的维度还有很多，只要能真实反映现状就是合格的，每个人都应该拥有一套属于自己认识消费者的方法论。
五、meta分析需要哪些数据？
mata分析需要的数据取决于研究问题和分析方法。一般来说，需要收集的数据包括：
变量数据：包括自变量和因变量，以及其他可能影响结果的控制变量。
样本数据：包括样本大小、样本的描述性统计信息和样本的分布。
数据质量：包括数据的完整性、准确性和可靠性等。
数据类型：包括定量数据和定性数据。
数据来源：包括原始数据、文献数据和公共数据等。
数据处理：包括数据清洗、变量转换和缺失值处理等。
数据分析结果：包括统计描述、假设检验、回归分析和因果分析等。
总的来说，mata分析需要的数据应该是可靠、准确、全面和可重复的。
六、信度分析需要哪些数据？
信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。特别提示，如果是使用统计分析方法进行信度测量，那么一般都是针对量表题，这在SPSSAU手册中有特别重要的提示和说明。
1 信度测量
信度分析的目的就在于说明数据可信可靠，真实可信。其测量或者描述信度的方法一般有如下5种。
Cronbach信度分析是最为常见，使用最为广泛的一种测量方法，直接使用一个指标即Cronbach信度系数值来描述信度水平情况。如果说Cronbach信度系数值大于0.6，一般就说明信度可以接受，信度系数值越大越好。
除Cronbach信度，还有一种信度叫折半信度，其原理是将分析项‘拆分’成两部分，然后查看折半系数值，如果折半系数值大于0.6以上则说明可以接受，越大越好。
除此之外，还可以使用相关分析进行信度测量，比如重测信度就可以通过相关分析进行测量，先测量一次数据，隔一段时间再测量一次数据，将两次的数据进行相关分析，相关系数越高，说明重测信度越好。
如果是实验研究或者评价者数据，一般在医学研究中，还可能会使用到ICC组内相关系数，其目的在于研究数据的相似程度，或者一致性，有时候重复测量数据，或者评价打分数据等也会使用ICC组内相关系数用于信度的测量，如果说ICC值大于0.6，一般说明数据一致性程度可接受，ICC值越大越好。
如果说数据并不适合进行统计分析，即使用分析方法，使用某个指标来测量信度水平。那么用文字进行描述，证明数据可靠可信也可以。比如说数据进行过异常值处理，针对数据进行过无效样本设置处理等，余下的数据可靠真实。除此之外，详细描述数据的收集和处理过程，也是证明数据可靠真实可信的办法。
总而言之，只要能证明数据可靠真实的手段（包括分析方法，文字描述等），均可用于论证数据的信度水平。
2 SPSSAU信度操作
关于信度的操作上，以SPSSAU软件为例，操作分别如下，如果是使用Cronbach信度或者折半信度，其操作如下：
如果是使用相关分析研究信度水平情况，SPSSAU里面的操作如下：
SPSSAU组内相关系数测量数据一致性或可重复性（信度），操作如下：
如果说需要描述数据处理的过程，比如使用了数据处理里面的异常值功能，或者无效样本功能，目的在于使用文字描述数据真实可靠。SPSSAU里面的操作地方为：数据处理-〉无效样本或者异常值。
3 信度不达标如何办？
其实信度的测量和SPSSAU软件操作都是非常简单的，SPSSAU上‘拖拽点一下’就得到智能分析结果，指标值如何，是否达标等都直接分析出来了。但当出问题时，SPSSAU也只是告诉结果不达标，关键在于如何让信度达标，因为如果说数据不达标，意味着数据不可靠不真实，那后续根本无法继续分析下去。
接下来从8个角度去剖析数据不达标的处理，前4点是寻找原理，后4点是不达标的处理。
第1点：是否量表数据？
如果做信度分析（一般是Cronbach信度分析），那么首先需要满足其前提条件。一般是量表数据才能做Cronbach信度分析，如果不是量表题，那么正常情况下都不会达标的，而且最关键的是非量表数据不能进行Cronbach信度分析。
那不是量表题如何办呢？可以使用文字描述，详细描述数据收集的过程，比如如何发放和收集数据等。同时详细描述数据处理的过程，比如使用SPSSAU的无效样本处理功能，删除掉无效样本数据等。如果做过数据预测试，可以讲述预测数据的过程等。只要可以证明数据真实可靠可信的描述都可以。一般情况下希望是希望分析指标进行信度测量，所以需要提前知晓此点。
第2点：样本量是否足够？
从Cronbach信度分析的公式上可知，信度分析指标Cronbach值与样本量有着密切的关系。同时其还与分析项的个数有着密切的关系。
一般情况下，样本量希望是量表题的5倍，严格最好是10倍以上。比如有20个量表题，那么至少需要100个样本以上。否则很难得到较好的信度结果。
如果是样本量不足，除了加大样本量收集，其实反过来思维，也可以考虑减少量表题分析数量。但实际研究中通常量表是固定的，因此加大样本量是首要之选。同时提前做好心理准备，并不是题越多越好，题越多时样本量要求也会越高，做到适合最重要。
第3点：无效样本处理
很多时候我们都容易忽略掉无效样本这一处理过程，每次收集的数据都很难满足样本真实认真的回答，因此无效样本处理是重要的一个步骤，把无效样本处理掉后，通常会让信度指标提升。SPSSAU进行无效样本操作如下：
一般来说，如果相同数字过多，默认是70%以上，那么肯定说明某个样本是乱填写，因为70%以上的答案都完全一致。以及如果是缺失比例过高，比如有超过70%以上都是空着的，那这种也属于无效样本。
无效样本的设置标准并不统一，也没有固定的要求，SPSSAU默认以70%作为常见标准。现实研究中，可能需要对比多次尝试，如果样本很多，那可以设置更高的要求（即更低的百分比），反之如果样本较少，那么就设置更低的要求（即更低的百分比）。
无论如何，针对数据的一些基本处理，无效样本，也或者异常值，这种处理过程本身就为了保障数据的真实可靠，因此使用文字描述清楚数据的处理过程也是一种论证信度的有效方式。
第4点：反向题
如果出现信度不达标，尤其是当信度系数值小于0时，很可能是由于反向题导致。此时只需要使用SPSSAU数据处理>数据编码功能反向处理即可。
第5点：指标为单位进行
在第2点中有提及样本量会影响信度。其实分析项的个数也会影响到信度。样本量越少，那么Cronbach信度分析通常会越低。同时，如果分析项个数越多，此时Cronbach信度分析也会越高。比如2个分析项放入分析时，很容易出现信度系数值小于0.6，一般放入分析框内的分析项个数在4~7个之间较好。
因此，如果出现信度不达标即Cronbach信度分析系数小于0.6时，可考虑将指标进行‘合并’，即将同属一个更高指标的所有项放入分析框进行信度分析。当然此种操作会涉及到专业知识上的考虑，如果专业知识上允许这样操作那就可以。
第6点：删除不合理项
在进行Cronbach信度分析时，有时候SPSSAU智能分析会提示建议删除某分析项。有可能某个分析项对信度是负作用，那么可考虑将该指标移除出去，相当于直接删除掉某个分析项。这也是常用的信度处理方式。
第7点：提前预测试
其实当信度出现问题时，首先需要找到原因，比如非量表题不能做信度而应该用文字描述说明，比如针对反向题需要提前处理，也或者数据质量差一般需要提前做无效样本处理。真正可使用的其它技巧性解决办法只包括以更高的指标为单位进行，删除不合理项等几种。
如果还是不达标，那么说明数据确实不可靠。这种情况是比较糟糕的，因为数据收集回来不可靠意味着完全没用。因此提前做好预防是一种更科学的做法，提前收集小量数据，比如50个数据做下预测试，提前发现问题然后进行处理，这样才能保证正式数据不会出现任何问题。
除此之外，还有一些需要注意的点，比如样本量需要是量表题的5倍以上，同时分析信度时的分析项个数最好在4~7个等。
第8点：文字描述
从上述描述可知，文字描述是一种万能的信度分析手段，包括说明数据预测试的过程，数据收集过程，正式数据回收后的数据处理，包括无效样本处理或者异常数据处理等。尤其是针对非量表数据，但又需要进行信度说明时，文字描述这种分析手段更为重要，建议从3个角度进行说明，分别是预测试情况，数据如何收集，回收正式数据后的数据处理方式。充分证明数据真实可靠。
七、招聘数据分析需要分析哪些维度？
招聘数据分析需要分析的维度包括：
1. 招聘渠道：分析不同招聘渠道的效果，了解哪些渠道能够吸引到更多的优秀人才。
2. 招聘周期：分析招聘周期的长短，了解招聘流程中的瓶颈和优化点，以便更好地管理招聘流程。
3. 岗位需求：分析不同岗位的需求情况，了解不同岗位的技能要求和薪资水平，以便更好地制定招聘计划。
4. 人才来源：分析不同人才来源的质量和数量，了解哪些来源能够提供更多的优秀人才。
5. 招聘费用：分析招聘费用的构成和效益，了解不同招聘渠道的费用和效益，以便更好地控制招聘成本。
6. 招聘效果：分析招聘效果的好坏，了解招聘流程中的问题和优化点，以便更好地提高招聘效率和质量。
7. 员工流失率：分析员工流失率的原因和趋势，了解员工对公司的满意度和离职原因，以便更好地制定员工留存计划。
八、怎样将UG数据变为dynaform分析需要的数据？
首先将UG文件导出STP或IGS格式文件，然后用Dynaform打开即可
九、数据分析需要学哪些？
数据分析师要学习统计学，机器学习及其相关的数学理论，相关的编程语言，主流的数据分析软件，如SAS、SPSS、R等，以及数据库，如MySQL等。
此外，还要学习数据可视化，数据建模，数据挖掘，机器学习等方面的知识，并熟练掌握相关的工具。
十、偿债能力分析需要哪些数据？
短期偿债能力分析指标有:营运资金、流动比率、速动比率、现金比率
长期偿债能力分析指标有：资产负债率、产权比率、权益乘数、利息保障倍数）
偿债能力分析还需要关注可动用的银行贷款指标或授信额度、资产质量、或有事项和承诺事项、经营租赁
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