如何分析實驗數據

1. 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

2. 實驗數據如何處理

一是列表法。列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要滿足以下幾點：

1.表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。

2.表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。

3.表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的說明。通常情況下，實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。

二是作圖法。作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。作圖法的基本規則是：

1.根據函數關系選擇適當的坐標紙(如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等)和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。

2.坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。

3.描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的標記符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線(含直線)，並使數據點均勻分布在曲線(直線)的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

4.標明圖名，即做好實驗圖線後，應在圖紙下方或空白的明顯位置處，寫上圖的名稱、作者和作圖日期，有時還要附上簡單的說明，如實驗條件等，使讀者一目瞭然。作圖時，一般將縱軸代表的物理量寫在前面，橫軸代表的物理量寫在後面，中間用「～」聯接。

實驗數據的處理離不開繪製成表，列表法和作圖法還是有一定區別的。科研工作者在處理數據時，要注意根據實驗數據的特點，選擇是用列表法還是作圖法。

3. 大學本科做完動物實驗後應該怎麼分析數據

實驗數據包括所有的度量數據（質量、體積、濃度等等）和文字數據（如現象的描述）.
數據分析包括：
1、度量數據的加工處理,包括原始數據的有序列表,原始數據的科學計算；
2、文字數據的加工處理,包括原始文字數據的有序列表；
3、數據的規律性分析,度量數據的規律性分析、推論和結論,文字數據的規律性、結論和推論.
追問：
能舉個例嗎？
追答：
如氯化鈉的提純： 粗鹽質量：8.0g 精鹽質量：4.7g 外觀 ：無色晶體 產率 ：59% SO4(2-) ：未檢出 Ca(2+) ： 未檢出 Mg(2+)： 未檢出 Fe(3+)： 痕量 產品等級： 一級品 以上數據應該都列入表中。

4. 對於實驗數據可以進行的描述分析包括什麼

對於試驗數據，可以進行的描述分析包括：

分析各因素對響應變數的影響大小。分析各因素對響應變數影響的顯著性。計算各因素對響應變數的貢獻率。找出各因素對響應變數的最優水平。對各因素的重要性進行排序。

注意事項：

探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

5. 實驗數據分析報告怎麼寫

1、確定報告框架

先確定分析報告的主體架構，只有清晰的架構，才能規劃好整個報告的主題，結構才能讓閱讀者一目瞭然。同時要找准論點、論據，這樣能夠體現出強大的邏輯性。

2、數據源的獲取

數據源是數據分析的基礎，很多分析報告在進行數據的挖掘收集時，缺乏科學依據性，邏輯性差，保證正確全面的數據源很重要。

3、數據處理

數據處理的目的：從大量的、雜亂無章的數據中抽取出對解決問題有價值、有意義的數據。將多餘重復的數據篩選清除，將缺失數據補充完整，將錯誤數據糾正或刪除。

4、數據分析

結論明確精簡：結論要根據數據說話，力求結論做到嚴謹、專業。每個分析都有結論，而且結論—定要明確，分析結論不要太多要精，—個分析對應—個最重要的結論就好了，分析就是發現問題，只要發現重大的問題就達到目的了。

嚴謹的推導過程：分析結論—定要基於嚴謹的數據分析推理過程，不能有猜測性的結論，這是因為主觀的東西會沒有說服力。

有實際應用性：數據分析報告要客觀公正，發現問題並提出解決方案。既然在了解產品並在了解的基礎上做了深入的分析，才可能比別人都更清楚地發現了問題以及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上根據自己的知識，做出的建議和結論，就能夠讓整個過程都十分的有意義。

5、可視化展示

分析數據的時候盡量要用數據說話，選用生動的圖表等來展示報告的分析結果，才能夠更加直觀的展示結論。從而能得到一個更有說服力的結論。

6. 請問實驗後具體要從哪幾方面來分析數據啊

實驗數據的分析一般從兩個方面考慮：
一。製取物質：1。原料(包括多步反應過程中，中間加入或者生成物)、2。產物 3。物質的關系即計算原理：①元素守恆 ②得失電子守恆 ③電荷守恆 ④根據化學反應式等確定已知物質和所求物質間的量的關系。
二、物質間的定量測定：
除考慮：1。原料 2。產物 3。物質的關系即計算原理外，還須判斷使用過程中原料使用的比例。如將原料等分成二份，則原料實際使用率只佔了二分之一；有時稀釋後取其中的十分之一。即原料使用率為十分之一。 最後的原料使用率最容易被忽略而出現失誤。

7. 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(7)如何分析實驗數據擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

8. 數據分析方法論 如何做實驗研究

數據分析方法論：如何做實驗研究

數據分析的核心就是：通過比較法，理清因果關系。

常用的比較法就有觀察分析和實驗研究。觀察分析就是將原始數據進行加工，經過數據分解，評估，最終得出結論的過程，優點就是省事方便，缺點也比較明顯，主觀性比較強，面對較真的上司，可能並不能說服她。實驗研究則是對觀察分析的補充和改進，在充分分析數據的基礎上，進行實驗研究進而得出更為有力的結論。

實驗研究的核心同樣是比較，但是要講究方式。因為在一個問題的背後可能有一些不是數據能反應出來的因素，比如環境，人為等等不可控因素。因此要想找到可行高效的研究方法需要將這些雜質（數據分析中叫混雜因素）摒除掉，這樣得出的結論才更為准確，魯棒性更好。

為此，我們需要進行如下三部曲

下面依次說明一下每一個步驟的要點所在。

有時候上司說的話我們不能全信，但是要相信數據說的話。因此，對於老闆提出的問題，我們要根據數據進行分析和確認。如果經過分析確實如他所說，那我們後期的努力起碼方向不會錯，而且也能按照上司的預期給出答案；否則就是一個吃力不討好的活。

至於如何分析數據，確認問題，給出方案，這不是本文的重點，大家可以另行學習，這里不作贅述。

比如：這一步我們給出方案A和B。

所謂的控制組就是對該區域不做任何處理，將其作為標稱對象，以便後期進行橫向比較；

什麼叫中間區域，什麼叫兩極區域？

我理解兩極區域就是這個問題表現的最為嚴重和最不嚴重的兩個區域。其他都可以稱為中間區域。

為什麼要做出這樣的區分？

因為通常對於極端事物的出現必然有很明顯的原因，根本不用作為實驗對象，毫無意義。而且在極端區域，極端現象出現的原因很可能要遠大於導致問題出現的真正的原因，所以，不僅研究這種極端現象毫無意義可言，而且還可能導致你的不出真正的解決方案，那你就out了！

比如在一個富人區，無論你的產品價值感有多麼低，也不會出現什麼銷量下降的，因為錢對於他們來說根本不是問題。那你怎麼實驗都不會得出結論。或許你定價再高點，反而銷量會更好，因為逼格更高了！！！！所以我們不能動它，無論它是銷量高還是銷量低，我將其作為比較對象即可。

中間區域則是最不能忽略的，就如同產品裡面新手用戶，中間用戶和專家用戶的分類一樣，原因就不作表述了。

在中間區域做實驗，一切就緒，但是一個區域毫無比較可言，高中做生物實驗也要講究控制變數法。那好吧，必須也要將實驗區域分為實驗組和控制組。

所謂實驗組就是將中間區域按照解決方案的數量隨機分開等份的組別，分別對兩個區域應用解決方案A和B。

由於他們同屬於一個大的區域，因此，混雜因素的影響是等同的，因此也就不必擔心其他不可控因素帶來對解決方案的負面影響。

說一千道一萬，這是最重要的一步，也是檢驗成果，助你步步高升的一步。但是俗話說磨刀不誤砍材工，因此前面幾步的質量直接決定了解決方案的成效。解決方案要按照在試驗區域的結果進行制定，對於那些極端區域，好的可以繼續保持，壞的可以雙管齊下，因地制宜啦。

bla了這么多，其實想說的就是在數據分析做實驗階段，最重要的是一個控制變數法，這真的是一把萬能的鑰匙，但是開鎖的方式還是得自己選，你准備好了么？

以上是小編為大家分享的關於數據分析方法論 如何做實驗研究的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

9. 常用的實驗數據分析方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。

4、對應分析

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。