本文介绍了数据分析的方法和方法论，包括描述性统计，假设检验，相关检验，方差分析，回归分析，聚类分析，时间序列分析，主成分分析，因子分析等。文章通过实例和公式，帮助读者理解和运用不同的数据分析方法。

16种常用的数据分析方法汇总. 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。. 缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。. 正态性检验：很多统计方法都要求 ...

本文详细解析了描述性统计、探索性数据分析、假设检验、信度分析、回归分析、主成分分析、K-means算法、决策树、随机森林、SVM、逻辑回归、神经网络、自然语言处理、图数据分析、数据挖掘和预测等十七种常见的数据分析方法，并给出了每种方法的核心概念、特点和实际应用场景。本文适合对数据分析感兴趣的读者，帮助他们提高数据分析思维和技能。

在接触了这本书两次之后，我想分享这本书中的10个统计分析方法，我相信任何数据科学家，若想更有效的处理大数据集，都应该学习这些方法。 ... 提供了一个替代方法。与线性判别分析一样，二次判别分析假设每个y类别的观察值都来自于高斯分布。

2 、结果等效 比较: 即 对两种方法所测连续型结果数据是否等效的评价方式。所用统计方法包括 Bland-Altman 法、回归分析法 (线性回归、 Deming 回归和 Passing-Bablok 回归) ，并比较原方法与替代方法之间的一致性。该方式符合目前 USP1223.1 有关分析方法替代的要求。

这篇文章探讨了数据分析中常用的方法，包括描述性统计分析、相关性分析、分组比较分析、时间序列分析、预测分析和因果分析。描述性统计用于了解数据的基本特征，为后续建模提供基础。相关性分析帮助识别变量间的关系，支持预测模型的构建。分组比较用于检验不同组别间的显著差异，揭示 ...