數據分析中指標篩選

Ⅰ 怎樣從多組試驗，多項指標中篩選出最優的一組呢，請教統計學高手。

=AVEDEV(A1:A100) 其中A1:A100就是一組數據區域，您把它換成你數據區域就好 必須將篩選出的數據復制，去消篩選狀態，再選擇性粘貼（數值）到

Ⅱ 主成分分析法怎麼指標數據篩選方法

人為劃分等級，歸一化處理，檢驗合理性，確定主要因素。

Ⅲ 求一款數據分析的維度指標越多越好的工具。

就一種，你可以了解一下topbox單是網頁分析就能檢測分析IP數、新舊訪客率、跳出率等近30種指標，對你的受訪頁、著陸頁、退出頁等做頁面分析，對網站事件進行分析，對站內搜索進行分析等等，強力的網站統計工具。

Ⅳ 怎麼判斷篩選後的指標體系合理性

一般來說，統計指標體系的判斷沒有定量化的統一標准。
可以採取以下方法嘗試：
一是要根據你確立使用統計指標體系分析研究問題的目的、構建統計指標體系的原則來衡量已經構建的統計指標體系是否合理、科學；
二是要考慮算選用的統計指標間沒有高度的相關性（亦即沒有顯著的重復）；
三是所選用的統計指標涵義要清晰、計算方法要明確、數據可以獲得；
四是各層級間指標的邏輯關系要清楚准確！也就是說，只能通過定性方式來判斷。
最好，有條件的話使用研究外的有關實際數據對自己構建的統計指標體系進行效果檢驗——看你使用這套指標體系分析得到的結論符合不符合數據本身代表的這種實際現象！

Ⅳ 評估指標選取的方法

選擇合適的指標來描述評估對象，可以真實、准確地反映評估對象的不同側面。多指標評估指標選擇的方法很多，概括起來可分為定性和定量兩大類。

（一）定性分析選取指標

定性分析選取評估指標的方法就是運用系統思想，根據評估目的，對評估對象的結構進行深入的系統剖析，把評估對象分解成不同的側面，在對每一個側面的屬性進行深入分析的基礎上提出反映各個側面的衡量指標，這些指標組合起來構成指標體系。

20世紀70年代興起的層次分析法是定性分析選取評估指標的典型代表。其基本思想是充分利用人腦能夠將復雜問題逐步簡化的特點，首先將一個復雜問題分解成幾個大的方面，然後對每個方面進一步分解成更細小的方面，如此層次遞進，直至分解成可以用數據直接描述的層次。

這一方法要求分析人員對評估對象有深入的了解，必須深入到評估對象的內部，將評估對象分解成不同的側面，針對這些側面選取最適合的衡量指標。不同的人由於掌握的知識不同、觀察角度不同，以及其他一些主觀因素的影響，對同一評估對象、同一評估目的往往有不同的分解方法；甚至同一個人在不同時間對同一評估對象出於同一評估目的的分解方法也不盡相同，選用的指標也有差別，這是這一方法的主要缺陷之一。但這種方法的最大優勢是指標與指標之間存在邏輯關系，指標體系能夠完整反映評估對象的全貌。不同的人對同一指標體系可以展開充分地討論，並對指標的層次結構和指標的選擇時進行增刪，直至大家取得一致意見。

（二）定量分析選取指標

定量分析選取評估指標的方法就是根據指標間的數量關系，運用數學方法篩選出所需指標體系的方法。此方法一般包括三個基本步驟。

1.建立評估預選指標體系

在選取評估指標之前，明確評估對象的基本概念，在定性分析的基礎上，選擇那些與評估目的相關的指標，構成預選指標集。預選指標集是定量分析的基礎，包括的面比較寬，涉及的指標比較多。定量分析就是對預選指標的數量特性進行分析，從而在預選指標中集中選擇特性較好的指標構成評估指標體系。

2.對指標特性進行分析

這一步驟採用特定方法量化分析各個指標在多大程度上反映了評估對象的狀態。常用的方法有隸屬度分析、相關分析、主成分分析、因子分析、聚類分析等。隸屬度是指元素屬於某個集合的程度。模糊數學認為，社會經濟生活中存在大量模糊現象，其概念的外延不清楚，無法用經典集合論來描述。某個元素對某個集合（概念）來說，不能說是否屬於、只能說在多大程度上屬於這個集合（概念）。如果把評估對象視為一個模糊集合，把每個指標視為一個元素，如果能夠計算出每個指標相對於評估對象的隸屬度，則隸屬度的大小在一定程度上指明了該指標刻畫評估對象的程度。

3.確定閥值，篩選指標

根據第二步採用的方法確定一個閥值，保留閥值以上的指標，即可獲得一個基本反映原指標集包含的信息量，但指標數量少於原指標集的指標體系。如利用模糊隸屬度方法可確定一個臨界值，將隸屬度大於這一臨界值的指標納入指標體系。有時，採用一種方法得出的指標體系仍然過於龐大，這時，可以採用另一種方法對指標體系繼續進行篩選，直至獲得滿意的結果。

根據閥值確定指標的方法，其優點在於，根據指標的客觀統計值做出判斷，排除了主觀因素的干擾，相同的數據集、相同的方法能夠得到相同的指標體系，也就是說比較客觀。指標篩選方法在數學上有嚴密的論證，理論基礎可靠，方法科學。但是，這類方法也有明顯的缺陷，主要表現在：

（1）這類方法不僅需要收集龐大的初始統計指標數據，而且需要大量的樣本數據（即同一套指標體系多個樣本點的統計數據）才能對各個指標反映整體狀態的水平進行甄別。數據收集與整理的工作量較大。

（2）這類方法對指標去留的篩選依賴於數據的質量。地質資料社會化服務工作的開展，盡管延續時間較長，但主要是專業性服務，公開對外、對社會公眾開放程度很低，而且服務統計數據較少。因此，利用指標篩選方法確定指標，盡管方法科學、可靠，結論卻值得懷疑。

（3）指標之間的邏輯關系不明確，很難令人接受。即便不考慮數據處理的工作量和數據質量，這類方法篩選出的指標體系的一個共同缺陷是指標過於離散，指標與指標之間沒有明確的邏輯關系，很難令人接受。

這類方法指標體系生成於一系列的統計分析或數學分析，不同的人即便對最後形成的統計指標有不同的意見也很難進行調整，因而很難反映不同意見。

鑒於本研究的目標是提出一套可應用的指標體系，因而，本書擬採用定性分析方法，具體地說就是用層次分析方法提出地質資料社會化服務評估指標體系，這種方法有利於充分吸收不同方面的意見，指標體系易於調整，比較適合達到本書的研究目的。

Ⅵ 關於用SPSS對指標進行篩選的問題請教

你篩選什麼都沒有說啊，大部分都是5等級的，單因素，回歸等

Ⅶ 數據分析中有哪些篩選關鍵因素的方法

數據分析中有哪些篩選關鍵因素的方法？數據分析中很多的篩選關鍵因素都是事先。設置在電腦當中的，在數據的設置當中，已經全部的輸入進入程序之後。它會根據數據的分析篩選關鍵因素的。識別方法。

Ⅷ 數據分析中有哪些常見的數據模型

首先，我們先來了解一下哪些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

Ⅸ SPSS 篩選指標

數據你收集好沒有呢
在factor analysis裡面去做
要講詳細的話，需要有幾十頁的內容
我經常幫別人做這類的數據統計分析的

Ⅹ 數據整理分析的常見綜合指標有哪些

平均數 極差 標准差 方差 再深一點有T值 F值，主要看你做什麼類型的分析