缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
描述性统计描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
最常使用的是Pearson相关系数；当数据不满足正态性时，则使用Spearman相关系数，Kendall相关系数用于判断数据一致性，比如裁判打分。相关性分析案例 某公司员工的基本情况，数据集含3列，分别为：性别、年龄、工资，分析主题：希望了解员工年龄和工资水平之间的关系（企业人事部门的读者可关心一下）。
用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。2）根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。
交叉列联表分析步骤 【分析】—【描述统计】—【交叉表】【精确】一般情况下，精确检验（Exact Tests）对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。【统计量】【单元格】【格式】结果分析：卡方检验 a. 16 单元格（100.0%） 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .56。
主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。 通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。
制作excel数据分析具体步骤如下。打开excel表格，鼠标定位到任意单元格。点击工具栏的插入，数据透视表。选择要分析的单元格区域，确定。在右侧将要分析的数据分别拖动到对应区域即可。想了解更多有关excel的详情，推荐咨询达内教育。
首先打开excel，输入好我们的数据，记住数据要横排输入，看图，点击顶栏的“数据”选项卡，观察左上角是否有“数据分析“这个功能模块（看下图），如果没有，请按照下面方法先进行添加。
打开excel点击菜单栏中文件，选择并进入选项界面。进入选项卡，点击“加载项”点击“分析工具库”点击底部的转到，进入加载宏界面。在分析工具库前打钩，确认即可，此时excel表格右上角菜单栏中就会出现“数据分析”命令选项。
数据分析步骤9：第K大（小）值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大（小）值。数据分析步骤10：平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。
数据导入是数据分析的第一步，Excel支持多种数据导入方式。以下是一些常用的数据导入方式：从文本文件导入：选择“数据”-“从文本文件”-“打开”，选择要导入的文本文件，按照导入向导的提示进行操作。
使用Excel进行数据分析可以通过以下步骤来完成：数据导入：将数据导入Excel工作簿。你可以将数据从外部文件（如CSV、文本文件）导入到工作簿中，或者直接在Excel中手动输入数据。数据清理：对数据进行清理和预处理。这包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
1、接下来是数据预处理阶段。由于原始数据往往存在缺失、异常或重复等问题，因此需要进行清洗和整理，以保证数据的质量和一致性。这包括填充缺失值、处理异常数据、数据变换等操作。比如，在处理客户数据时，可能需要将不同的地址格式统一，或者根据身份证号码校正年龄信息等。
2、大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
3、数据处理过程包括以下步骤：数据收集 数据收集是数据处理过程的起点。这一阶段涉及从各种来源获取数据，包括内部数据库、外部数据源、传感器等。这一阶段需要确保数据的准确性、完整性和可靠性。收集的数据可能包括结构化的数据，也可能包括非结构化的数据。数据预处理 数据预处理是数据处理过程中的重要环节。
搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。
完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
预测分析： 企业可以使用大数据预测分析技术来预测未来的市场趋势和需求。这样可以帮助企业更好地规划未来的业务策略。决策支持系统： 企业可以使用大数据决策支持系统来帮助决策者更好地利用数据进行决策。这种系统可以帮助决策者更好地了解数据，并且可以提供建议来帮助决策。
1、常用的8种数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。
2、常用的数据分析方法有以下几种：漏斗分析法漏斗分析法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，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。
3、对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
4、对比分析法 对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。对比分析法包括横向比较及纵向比较。
