python方差分析

1. 數據分析需要學哪些

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、sql、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


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2. 數據分析常用哪些工具

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、資料庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。

3. 用python怎麼做方差分析的簡單主效應分析

Tukey等多重檢驗容易報錯，數據結構不一致
TypeError: Cannot cast array data from dtype('S11') to dtype('float64') according to the rule 'safe'

4. 用微表格能做回歸分析

1、 先看回歸統計表，Multiple R即相關系數R的值，和我們之前做相關分析得到的值一樣，大於0.8表示強正相關。

2、 回歸統計表中的R Square是R平方值，R平方即R的平方，又可以叫判定系數、擬合優度，取值范圍是[0,1],R平方值越大，表示模型擬合的越好。一般大於70%就算擬合的不錯，60%以下的就需要修正模型了。這個案例里R平方0.9054，相當不錯。

3、 Adjusted R是調整後的R方，這個值是用來修正因自變數個數增加而導致模型擬合效果過高的情況，多用於衡量多重線性回歸。

4、 第二張表，方差分析表，df是自由度，SS是平方和，MS是均方，F是F統計量，Significance F是回歸方程總體的顯著性檢驗，其中我們主要關注F檢驗的結果，即Significance F值，F檢驗主要是檢驗因變數與自變數之間的線性關系是否顯著，用線性模型來描述他們之間的關系是否恰當，越小越顯著。這個案例里F值很小，說明因變數與自變數之間顯著。

5、 殘差是實際值與預測值之間的差，殘差圖用於回歸診斷，回歸模型在理想條件下的殘差圖是服從正態分布的。

6、 第三張表我們重點關注P-value，也就是P值，用來檢驗回歸方程系數的顯著性，又叫T檢驗，T檢驗看P值，是在顯著性水平α（常用取值0.01或0.05）下F的臨界值，一般以此來衡量檢驗結果是否具有顯著性，如果P值>0.05，則結果不具有顯著的統計學意義，如果0.01<P值<0.05，則結果具有顯著的統計學意義，如果P<=0.01，則結果具有極其顯著的統計學意義。T檢驗是看某一個自變數對於因變數的線性顯著性，如果該自變數不顯著，則可以從模型中剔除。

7、 從第三張表的第一列我們可以得到這個回歸模型的方程：y=4361.486+1.198017x，此後對於每一個輸入的自變數x,都可以根據這個回歸方程來預測出因變數Y。

5. 數據分析excel、vba和python營銷套路還是大勢所趨!

套路。

Excel或者python，兩者都是數據分析處理工具，excel上手簡單，操作界面人性化，小批量數據處理神器；
python需要點編程基礎，安裝步驟、導入庫、編譯器、語法就勸退了一群人，但其勝在擴展性強，存在大量外部擴展庫，俗話說python除了生孩子不會，其它啥都可以，什麼批量合並excel工作簿、批量發送郵件、自動化生成報表之類的，雖然這些excel都可以，但涉及到VB語言，遠不及python語法簡單；
同樣，如果一份幾百條數據，需要統計一個結果，excel插入透視表，分類匯總兩步搞定，你非要用python，先是導入pandas/numpy,又是xlrd，接著又是groupby，一頓操作猛如虎，看著十分高大上，人家excel2秒鍾早已搞定；
上手難度：excel1顆星，python5顆星；
數據處理：兩者都很熟練的情況下，不考慮數量級基本平分秋色，excel成熟體系的快捷鍵、功能；python豐富的各類外部庫；
數據分析：這個的話excel雖然有規劃求解、方差分析、T檢驗之類的工具，但是你要搞個k-mean聚類、決策樹之類的，excel是不行的，就是處理數據級與運行效率的問題，excel單表100W，能處理得差不多就二三十萬，多了就卡死了，python就不存在這個問題。
總而言之，公司日常報表，財務類、考勤類、部門小組業績類，這些基本excel就可以搞定，但你要搞大數據分析，隨隨便便幾百萬條數據，excel表示心有餘而力不足。
另外，牛逼的人，會用的不是工具，是想法，數據處理分析工具千千萬，如何落地、如何分析才是重點，工具嘛，會一樣就可以了~

6. Python數據分析要學什麼數學

因為不知道所學的數學知識到底有什麼用。對於IT公司的研發人員來說，他們在進入大數據相關崗位前，總是覺得要先學點數學，但是茫茫的數學世界，哪裡才是數據技術的盡頭？一談到數據技術，很多人首先想到的是數學，大概是因為數字在數學體系中穩固的位置吧，這也是理所當然的。本文對數據技術的數學基礎這個問題進行一些探討。（推薦學習：Python視頻教程）
我們知道數學的三大分支，即代數、幾何與分析，每個分支隨著研究的發展延伸出來很多小分支。在這個數學體系中，與大數據技術有密切關系的數學基礎主要有以下幾類。（關於這些數學方法在大數據技術中的應用參見《互聯網大數據處理技術與應用》一書， 2017，清華大學出版社）
（1）概率論與數理統計
這部分與大數據技術開發的關系非常密切，條件概率、獨立性等基本概念、隨機變數及其分布、多維隨機變數及其分布、方差分析及回歸分析、隨機過程（特別是Markov）、參數估計、Bayes理論等在大數據建模、挖掘中就很重要。大數據具有天然的高維特徵，在高維空間中進行數據模型的設計分析就需要一定的多維隨機變數及其分布方面的基礎。Bayes定理更是分類器構建的基礎之一。除了這些這些基礎知識外，條件隨機場CRF、隱Markov模型、n-gram等在大數據分析中可用於對詞彙、文本的分析，可以用於構建預測分類模型。
當然以概率論為基礎的資訊理論在大數據分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用於特徵分析的方法都是資訊理論裡面的概念。
（2）線性代數
這部分的數學知識與數據技術開發的關系也很密切，矩陣、轉置、秩 分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特徵值與特徵向量等在大數據建模、分析中也是常用的技術手段。
在互聯網大數據中，許多應用場景的分析對象都可以抽象成為矩陣表示，大量Web頁面及其關系、微博用戶及其關系、文本集中文本與詞彙的關系等等都可以用矩陣表示。比如對於Web頁面及其關系用矩陣表示時，矩陣元素就代表了頁面a與另一個頁面b的關系，這種關系可以是指向關系，1表示a和b之間有超鏈接，0表示a,b之間沒有超鏈接。著名的PageRank演算法就是基於這種矩陣進行頁面重要性的量化，並證明其收斂性。
以矩陣為基礎的各種運算，如矩陣分解則是分析對象特徵提取的途徑，因為矩陣代表了某種變換或映射，因此分解後得到的矩陣就代表了分析對象在新空間中的一些新特徵。所以，奇異值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大數據分析中的應用是很廣泛的。
（3）最優化方法
模型學習訓練是很多分析挖掘模型用於求解參數的途徑，基本問題是：給定一個函數f:A→R，尋找一個元素a0∈A，使得對於所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。優化方法取決於函數的形式，從目前看，最優化方法通常是基於微分、導數的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共軛分布法等。
（4）離散數學
離散數學的重要性就不言而喻了，它是所有計算機科學分支的基礎，自然也是數據技術的重要基礎。這里就不展開了。
最後，需要提的是，很多人認為自己數學不好，數據技術開發應用也做不好，其實不然。要想清楚自己在大數據開發應用中充當什麼角色。參考以下的大數據技術研究應用的切入點，上述數學知識主要體現在數據挖掘與模型層上，這些數學知識和方法就需要掌握了。
當然其他層次上，使用這些數學方法對於改進演算法也是非常有意義的，例如在數據獲取層，可以利用概率模型估計爬蟲採集頁面的價值，從而能做出更好的判斷。在大數據計算與存儲層，利用矩陣分塊計算實現並行計算。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於Python數據分析要學什麼數學的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

7. 分析excel和python在處理數據時各自的優劣點

兩者都是數據分析處理工具，excel上手簡單，操作界面人性化，小批量數據處理神器；
python需要點編程基礎，安裝步驟、導入庫、編譯器、語法讓很多人不懂了，但它在擴展性強，存在大量外部擴展庫，什麼批量合並excel工作簿、批量發送郵件、自動化生成報表之類，雖然這些excel都可以，但涉及到VB語言，遠不及python語法簡單；但是如果一份幾百條數據，需要統計一個結果，excel插入透視表，分類匯總兩步搞定，你非要用python，先是導入pandas/numpy,又是xlrd，接著又是groupby，一頓操作猛如虎，看著十分高大上，人家excel2秒鍾早已搞定；
數據處理：兩者都很熟練的情況下，不考慮數據數量，基本平分秋色，excel成熟體系的快捷鍵、功能；python豐富的各類外部庫；
數據分析：這個的話excel雖然有規劃求解、方差分析、T檢驗之類的工具，但是你要搞個k-mean聚類、決策樹之類的，excel是不行的，還有就是處理數據級與運行效率的問題，excel單表100W，能處理得差不多就二三十萬，多了就卡死了，python就不存在這個問題。
總而言之，公司日常報表，財務類、考勤類、部門小組業績類，這些基本excel就可以搞定，但你要搞大數據分析，隨隨便便幾百萬條數據，excel表示心有餘而力不足。

8. python 協方差分析結果怎麼看

截圖發來哈，不然怎麼給你看啊，另外你在之前是否進行了正態性檢驗和方差齊性檢驗。

9. 有免費的大數據分析軟體嗎

現在市面上出現了很多免費的大數據分析軟體，但是你在選擇的時候一定要選擇正規的軟體，這樣才能保障使用的安全性；所以相比較來來說，你可以是使用思邁特軟體Smartbi大數據分析軟體。

所謂的大數據分析軟體就是指為使用者提供不錯的數據分析與處理統計服務，讓你直觀的了解各行業最新的數據信息，讓你能夠在各類數據中尋找到商機，發掘出不錯的價值，然後運用在相應行業，從而帶來最佳的服務體驗。

所以這樣看來思邁特軟體Smartbi確實是一個不錯的大數據分析軟體，他在數據分析這一塊做的也是很好的，目前不少的企業都是使用的思邁特軟體Smartbi。他們還憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借思邁特軟體Smartbi入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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10. 常用的數據分析工具有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

• Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

• R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

• Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。


• SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。