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數據分析是一個繁瑣的過程
2016-01-12
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數據分析是一個繁瑣的過程

數據分析不但需要一定的數據分析方法，還需要有個細致分析的過程。當用探索性數據分析方法或是用模型選定分析方法所得到的數據選定模型以后，那么，需要跟進的一個數據分析措施就是要對模型選定的價值可能性，進行推斷分析，但這樣的推斷分析，一般都是用數理的統計方法而對被選定的數據模型做盡可能的可靠程度或是精準程度的推斷。

這聽起來，有關對數據的分析似乎好像比較簡單，其實，要想達到推斷分析這一步，在此之前所要進行的數據分析工作，那是再繁瑣不過的事情了。這是因為龐大的數據是需要做一步步理順的，否則，就不能引入到可對數據進行分析處理的正確步驟上來。

第一、列表法是理順龐雜數據的常用方法

所謂的列表法，就是要將那些龐雜的數據，按照一定的規律，以列表的形式給盡量地表達出來。它是人們處理雜亂數據最為常用的一種方法，在記錄數據或是處理數據中，列表法是比較實用的一種方法。但在表格的設計上，還是需要有些講究的，起碼要達到各類數據間的對應關系要清晰，還要從表中一看就能起到簡單明了的效果，并能從表中容易發現各相關數據量之間的物理關系。有關表格中設計項也要力求設計全面，比如在標題欄目中需要注明數據的物理量名稱或是數據物理量的符號以及數據物理量的數量級，還有數據物理量的單位等等。

第二、作圖法是處理雜亂數據中較為直觀的方法

作圖法主要是取其有直觀長處的特點，數據被處理在圖中，最能醒目地表達出數據間各物理量之間的變化情況或是變化關系。圖中的圖線能讓數據分析者簡便求出實驗用數據的某種結果。處理數據的作圖一般都采用函數圖示法，數學函數作圖在橫縱軸上，根據作圖設計，可直觀反映數據間的某些內在關系。

由此可見，數據分析并不是一個簡單的過程，不但不是簡單的分析過程，相反的還是一個較為復雜的分析過程。


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