数据分析中指标筛选

Ⅰ 怎样从多组试验，多项指标中筛选出最优的一组呢，请教统计学高手。

=AVEDEV(A1:A100) 其中A1:A100就是一组数据区域，您把它换成你数据区域就好 必须将筛选出的数据复制，去消筛选状态，再选择性粘贴（数值）到

Ⅱ 主成分分析法怎么指标数据筛选方法

人为划分等级，归一化处理，检验合理性，确定主要因素。

Ⅲ 求一款数据分析的维度指标越多越好的工具。

就一种，你可以了解一下topbox单是网页分析就能检测分析IP数、新旧访客率、跳出率等近30种指标，对你的受访页、着陆页、退出页等做页面分析，对网站事件进行分析，对站内搜索进行分析等等，强力的网站统计工具。

Ⅳ 怎么判断筛选后的指标体系合理性

一般来说，统计指标体系的判断没有定量化的统一标准。
可以采取以下方法尝试：
一是要根据你确立使用统计指标体系分析研究问题的目的、构建统计指标体系的原则来衡量已经构建的统计指标体系是否合理、科学；
二是要考虑算选用的统计指标间没有高度的相关性（亦即没有显著的重复）；
三是所选用的统计指标涵义要清晰、计算方法要明确、数据可以获得；
四是各层级间指标的逻辑关系要清楚准确！也就是说，只能通过定性方式来判断。
最好，有条件的话使用研究外的有关实际数据对自己构建的统计指标体系进行效果检验——看你使用这套指标体系分析得到的结论符合不符合数据本身代表的这种实际现象！

Ⅳ 评估指标选取的方法

选择合适的指标来描述评估对象，可以真实、准确地反映评估对象的不同侧面。多指标评估指标选择的方法很多，概括起来可分为定性和定量两大类。

（一）定性分析选取指标

定性分析选取评估指标的方法就是运用系统思想，根据评估目的，对评估对象的结构进行深入的系统剖析，把评估对象分解成不同的侧面，在对每一个侧面的属性进行深入分析的基础上提出反映各个侧面的衡量指标，这些指标组合起来构成指标体系。

20世纪70年代兴起的层次分析法是定性分析选取评估指标的典型代表。其基本思想是充分利用人脑能够将复杂问题逐步简化的特点，首先将一个复杂问题分解成几个大的方面，然后对每个方面进一步分解成更细小的方面，如此层次递进，直至分解成可以用数据直接描述的层次。

这一方法要求分析人员对评估对象有深入的了解，必须深入到评估对象的内部，将评估对象分解成不同的侧面，针对这些侧面选取最适合的衡量指标。不同的人由于掌握的知识不同、观察角度不同，以及其他一些主观因素的影响，对同一评估对象、同一评估目的往往有不同的分解方法；甚至同一个人在不同时间对同一评估对象出于同一评估目的的分解方法也不尽相同，选用的指标也有差别，这是这一方法的主要缺陷之一。但这种方法的最大优势是指标与指标之间存在逻辑关系，指标体系能够完整反映评估对象的全貌。不同的人对同一指标体系可以展开充分地讨论，并对指标的层次结构和指标的选择时进行增删，直至大家取得一致意见。

（二）定量分析选取指标

定量分析选取评估指标的方法就是根据指标间的数量关系，运用数学方法筛选出所需指标体系的方法。此方法一般包括三个基本步骤。

1.建立评估预选指标体系

在选取评估指标之前，明确评估对象的基本概念，在定性分析的基础上，选择那些与评估目的相关的指标，构成预选指标集。预选指标集是定量分析的基础，包括的面比较宽，涉及的指标比较多。定量分析就是对预选指标的数量特性进行分析，从而在预选指标中集中选择特性较好的指标构成评估指标体系。

2.对指标特性进行分析

这一步骤采用特定方法量化分析各个指标在多大程度上反映了评估对象的状态。常用的方法有隶属度分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等。隶属度是指元素属于某个集合的程度。模糊数学认为，社会经济生活中存在大量模糊现象，其概念的外延不清楚，无法用经典集合论来描述。某个元素对某个集合（概念）来说，不能说是否属于、只能说在多大程度上属于这个集合（概念）。如果把评估对象视为一个模糊集合，把每个指标视为一个元素，如果能够计算出每个指标相对于评估对象的隶属度，则隶属度的大小在一定程度上指明了该指标刻画评估对象的程度。

3.确定阀值，筛选指标

根据第二步采用的方法确定一个阀值，保留阀值以上的指标，即可获得一个基本反映原指标集包含的信息量，但指标数量少于原指标集的指标体系。如利用模糊隶属度方法可确定一个临界值，将隶属度大于这一临界值的指标纳入指标体系。有时，采用一种方法得出的指标体系仍然过于庞大，这时，可以采用另一种方法对指标体系继续进行筛选，直至获得满意的结果。

根据阀值确定指标的方法，其优点在于，根据指标的客观统计值做出判断，排除了主观因素的干扰，相同的数据集、相同的方法能够得到相同的指标体系，也就是说比较客观。指标筛选方法在数学上有严密的论证，理论基础可靠，方法科学。但是，这类方法也有明显的缺陷，主要表现在：

（1）这类方法不仅需要收集庞大的初始统计指标数据，而且需要大量的样本数据（即同一套指标体系多个样本点的统计数据）才能对各个指标反映整体状态的水平进行甄别。数据收集与整理的工作量较大。

（2）这类方法对指标去留的筛选依赖于数据的质量。地质资料社会化服务工作的开展，尽管延续时间较长，但主要是专业性服务，公开对外、对社会公众开放程度很低，而且服务统计数据较少。因此，利用指标筛选方法确定指标，尽管方法科学、可靠，结论却值得怀疑。

（3）指标之间的逻辑关系不明确，很难令人接受。即便不考虑数据处理的工作量和数据质量，这类方法筛选出的指标体系的一个共同缺陷是指标过于离散，指标与指标之间没有明确的逻辑关系，很难令人接受。

这类方法指标体系生成于一系列的统计分析或数学分析，不同的人即便对最后形成的统计指标有不同的意见也很难进行调整，因而很难反映不同意见。

鉴于本研究的目标是提出一套可应用的指标体系，因而，本书拟采用定性分析方法，具体地说就是用层次分析方法提出地质资料社会化服务评估指标体系，这种方法有利于充分吸收不同方面的意见，指标体系易于调整，比较适合达到本书的研究目的。

Ⅵ 关于用SPSS对指标进行筛选的问题请教

你筛选什么都没有说啊，大部分都是5等级的，单因素，回归等

Ⅶ 数据分析中有哪些筛选关键因素的方法

数据分析中有哪些筛选关键因素的方法？数据分析中很多的筛选关键因素都是事先。设置在电脑当中的，在数据的设置当中，已经全部的输入进入程序之后。它会根据数据的分析筛选关键因素的。识别方法。

Ⅷ 数据分析中有哪些常见的数据模型

首先，我们先来了解一下哪些领域需要实时的数据分析呢？

1、医疗卫生与生命科学

2、保险业

3、电信运营商

4、能源行业

5、电子商务

6、运输行业

7、投机市场

8、执法领域

9、技术领域

常见数据分析模型有哪些？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标

Ⅸ SPSS 筛选指标

数据你收集好没有呢
在factor analysis里面去做
要讲详细的话，需要有几十页的内容
我经常帮别人做这类的数据统计分析的

Ⅹ 数据整理分析的常见综合指标有哪些

平均数 极差 标准差 方差 再深一点有T值 F值，主要看你做什么类型的分析