統計分析入門：解讀數據背後的真相

統計分析是研究數據的科學，幫助你從大量數據中提取有價值的資訊。統計學包含描述統計、推論統計與實驗設計三大類，這揭示了統計分析的基本原理與應用。數據在數位化時代中無處不在，從文字到影音，所有資訊都能轉換為數據。透過統計分析，你可以解讀這些數據背後的真相，發現隱藏的模式與趨勢。

在數據分析中，統計分析扮演核心角色。企業利用統計學分析網路行為數據，提取流行趨勢與社會議題的風向。這不僅提升了決策的準確性，也讓你更了解數據的價值。

一、統計分析是什麼？

1.統計分析的定義與目標

統計分析是蒐集、分析和解釋資料的科學。它的主要目標是幫助你從數據中提取有價值的資訊，進而做出明智的決策。無論是製程能力指標的開發，還是金融市場變化的預測，統計分析都能提供可靠的支持。根據研究，重要期刊中超過八成的文章使用統計方法，這顯示了統計分析在管理與研究中的重要性。

2.統計分析的步驟

統計分析的過程通常包含五個步驟： 

• 定義問題：例如，你可能想知道「某檔股票今天上漲後，明天是否也會上漲？」。
• 收集資料：蒐集相關的歷史數據，例如股票的過去價格。
• 建立模型：假設股票的漲跌類似於投擲硬幣，並估計其上漲的機率。
• 分析資料：使用統計方法計算不同情境下的機率值。
• 決策制定：根據分析結果，判斷是否應該投資該股票。

這些步驟幫助你將複雜的數據轉化為可行的結論，並在實際應用中提高決策的準確性。

3.統計分析的應用

商業決策

統計分析在商業領域的應用非常廣泛。例如，可口可樂利用市場分析了解消費者偏好，發現大多數人更喜歡經典配方，從而調整產品策略。沃爾瑪則通過分析銷售和庫存數據，優化供應鏈管理，降低成本。亞馬遜的產品推薦系統則利用客戶的瀏覽和購買數據，提供個性化建議，提升銷售額。

科學研究

在科學研究中，統計分析幫助你驗證假設並解釋實驗結果。例如，醫療研究中常用統計方法量化影響健康的因素，從而制定更有效的治療方案。

日常生活

統計分析也與你的日常生活息息相關。從分析交通數據以優化通勤路線，到利用數據改善教育效果，統計分析無處不在。它讓你更了解周遭的世界，並幫助你做出更好的選擇。

二、十大常用的統計分析方法

1.描述性統計

描述性統計是統計分析的基礎，用於總結和呈現資料的主要特徵。它透過數字和圖表，幫助你快速理解數據的分佈與趨勢。常見的描述性統計指標包括集中趨勢（如平均數、中數、眾數），離中趨勢（如全距、四分差、標準差）和正態分佈。

應用場景

• 彙報方向-週報/月報等
• 分析方向-業務調研摸底
• 分析方向-實驗效果評估
• 模型方向-模型缺失值填充
• 模型方向-模型特徵生成

2.假設檢驗

假設檢驗是一種推論統計方法，用於判斷樣本與樣本、樣本與總體之間的差異，是由抽樣誤差所導致的，還是由於本身就存在差異。其中主要涵蓋「引數檢驗」和「非引數檢驗」。

引數檢驗：假設資料服從某一分佈（一般為正態分佈），透過樣本引數的估計量對總體引數進行檢驗。

非引數檢驗：不考慮總體分佈形式，直接對資料的分佈進行檢驗。

應用場景

• 分析方向-異動分析異常維度挖掘：舉例:透過卡方檢驗,判斷維度中前後時間的分布是否存在差異。
• 實驗方向-AB實驗顯著性效果度量：舉例:透過T檢驗檢驗，判斷AB桶指變化是否顯著。

3.列聯表分析

列聯表分析用於判斷離散型變數之間是否存在明顯的相關性。它通過交叉分類數據，展示變數之間的分佈情況。

二維表 -- 卡方檢驗

三維表-- Mentel-Hanszel分層分析

應用場景

• 分析方向-異動分析異常維度挖掘
• 分析方向-探索性分析維度相關性

4.相關分析

相關分析用於判斷現象之間的某種關聯關係以及關聯程度。其核心指標為相關係數，數值範圍介於-1到+1之間。當相關係數接近+1時，表示兩變數呈正相關；接近-1則為負相關；接近0則無明顯關係。

應用場景

• 分析方向-功能與留存之間的關係：簽到與使用者留存之間存在正相關，是否可以突出该功能，提升使用者的留存。
• 模型方向-戀數之問的相關性檢驗：模型搭建前，需要解决多重共線性問题，共線性會導致模型權重参數估計失真。

5.方差分析

方差分析用於度量兩個及兩個以上樣本均值差異的顯著性檢驗。其目的是判斷組間變異是否顯著大於組內變異。進行方差分析時，需滿足數據的常態性、獨立性及變異數同質性等條件。根據分析目標，可分為單因素方差分析、多因素有互動方差分析、多因素無互動方差分析及協方差分析。這些方法適用於不同的研究情境，幫助你深入了解數據結構。

6.迴歸分析

迴歸分析用於日常指標的擬合，以及對於未來趨勢的預測，在工作中應用較為廣泛。其功能包括解釋與預測。解釋功能用於說明自變數與依變數之間的關聯強度與方向；預測功能則利用迴歸方程式，根據已知自變數預測未知依變數。

應用場景

• 監控方向-指標趨勢擬合
• 監控方向-流量預警監控
• 預測方向-北極星指標預测

7.聚類分析

定義與內容

聚類分析是一種將數據分組的方法，目的是將相似的數據點歸類到同一群組中，並使不同群組之間的差異最大化。這種方法不需要事先定義分類標籤，因此特別適合探索性數據分析。常見的聚類方法包括K均值聚類、層次聚類和密度聚類。

應用場景

8.判別分析

判別分析是一種用於分類的統計方法。它的目的是根據已知的分類樣本建立判別函式，並利用該函式對未知樣本進行分類。這種方法特別適合處理多類別問題，判別分析的核心在於最小化分類錯誤，從而提高分類準確率。

應用場景

• 畫像方向-使用者畫像群體劃分
• 使用者增長方向-使用者流失預警模型
• 分析方向-內容分類打標

9.主成分分析

主成分分析是將一組可能的相關性變數，轉化成為一組線性不相關的變數，轉化後的這組變數叫做主成分。

主成分分析最大的作用在於「降維」，也可用於「探索變數之間的關係」。簡單解釋一下，在搭建模型過程中，往往會選擇諸多變數作為特徵，而這些變數之間也往往存在著相關性，這會引起「多重共線性問題」。因此，需要一種方式，將這些變數轉化為相對獨立且儘可能多的涵蓋原始變數的資訊，主成分則是其中的一種方式，將原始變數轉化為幾個相互無關的新變數。

掃盲 — 多重共線性問題

自變數（特徵）之間由於存在相關關係，從而使得模型估計失真（結果不穩定，例如：隨機森林特徵貢獻度，多次執行出來的結果差異較大）。

10.因子分析

因子分析是一種統計方法，幫助你從多變數資料中找出潛在的共同因子。作用同主成分分析一樣，同樣是為了「降維」。這些因子無法直接觀察，但它們對可測變數的結果產生重要影響。透過因子分析，你可以簡化數據結構，將多個相關變數歸納為少數幾個潛在因子，從而更有效地解釋數據。

與主成分分析相同之處：起到清理原始自變數中內在關係的作用。

與主成分分析不同之處：主成分分析重在歸總變數的資訊，而因子分析重在解釋變數的資訊，主成分分析是因子分析的子集。

三、工具库大起底：从FineBI到SAS的統計分析神器

1.FineBI：企業級資料分析與視覺化工具

FineBI 是一款專為企業設計的資料分析與視覺化工具，能夠幫助你快速掌握業務數據並做出明智決策。它支持多種行業的業務主題分析，包括製造業、醫藥、零售和金融等，適用範圍極為廣泛。FineBI 的自助資料集功能讓普通業務人員也能輕鬆進行資料篩選、切割、排序和彙總，無需依賴技術專家。

此外，FineBI 內置多種計算公式和過濾組件，簡化了數據處理過程。你還可以利用它搭建經典的數據分析模型，例如 RFM 模型和 KANO 分析模型，從而深入挖掘數據價值。這些功能不僅提升了數據分析效率，也讓管理人員能夠輕鬆掌握業務動態，快速應對市場變化。

2.SPSS：統計分析的經典工具

SPSS 是一款歷史悠久且功能強大的統計分析工具，廣泛應用於學術研究和商業分析領域。它的操作介面簡單直觀，即使是統計學新手也能快速上手。SPSS 提供多種統計分析方法，包括描述性統計、迴歸分析和假設檢驗，幫助你解決各類數據問題。

SPSS 的一大特色是其強大的數據處理能力。你可以輕鬆導入多種格式的數據，並進行清理和轉換，確保分析結果的準確性。無論是分析市場趨勢還是驗證研究假設，SPSS 都能為你提供可靠的支持。

3.SAS：企業級資料分析解決方案

SAS 是一款專為企業設計的高效資料分析解決方案，特別適合處理大規模數據和複雜分析需求。許多企業利用 SAS 提升市場競爭力。例如，iKala CDP 平台整合了零方到三方會員數據，顯著降低了工作時間和行銷成本，投資回報率提高了 166%，網站回購率增加了 80%。

SAS 的另一個優勢是促進跨部門協作和數據共享。超過 80% 的企業認為，這種協作方式對提升市場競爭力至關重要。SAS 不僅能幫助你分析數據，還能將結果轉化為具體行動方案，從而實現業務目標。