數據分布類型有哪些

A. 如何判別數據所屬分布類型 spss

運用單個樣本K-S檢驗正態分布、均勻分布、泊松分布或指數分布
操作菜單：Analyze——Nonparametric Test——One-Sample K-S test
除了上述非參數檢驗方法之外,還可以用一些參數檢驗方法（譬如數據探測Explore過程中的正態性檢驗）,或者用圖形（譬如P-P,Q-Q、箱形圖）,或者直接看指標（譬如用峰度偏度系數判斷是否是正態）
一般SPSS的分布檢驗並不需要你事先劃分區間

B. 數據分析圖表類型有哪些

數據分析圖表類型主要有：佔比關系圖表;項目對比關系圖表;時間序列對比關系圖表;頻率分布對比關系圖表;相對性對比關系圖表;位置對比關系圖表。

數據分析師就業方向：

數據分析師：偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;

咨詢顧問：面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)

數據產品經理：一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作(相對來說並不需要對從業者要求很高的數據分析或統計能力，屬於目前市場上為數不多但高工資的職位)。

C. 數據分析圖表主要有哪些類型呢

補充幾個我最近用的吧：

1、旭日圖

旭日圖是餅圖的一種變形，相當於多個餅圖的組合，它超越了傳統的餅圖和環圖。通過旭日圖，能夠清晰地表達層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。

在旭日圖中，離原點越近，表示級別越高，越往外，表示級別越低，且分類越細。

能夠做出旭日圖的工具有很多，Excel也支持。我是用數鑰分析雲做的，如下圖，滑鼠點擊扇形區域，相當於鑽取效果，可以進一步看到更詳細的數據，點擊中心位置，可逐層返回最初狀態。

D. 數據分析圖表有哪些類型

1、旭日圖

旭日圖是餅圖的一種變形，相當於多個餅圖的組合，它超越了傳統的餅圖和環圖。通過旭日圖，能夠清晰地表達層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。

在旭日圖中，離原點越近，表示級別越高，越往外，表示級別越低，且分類越細。

2、網路地圖

現在越來越多的企業喜歡用地圖分析，通過用“定點陣圖標”的形式清晰地展現資產、門店等的地域分布情況。這個的話，可能需要一個專業的數據分析軟體實現。

3、對稱條形圖

算是條形圖的一種變形吧。當衡量兩種數據之間的關系時，可以嘗試使用對稱條形圖，這樣數據之間的對比、數據之間的關系就更加直觀地展現出來了。對稱條形圖經常用於如，各個年齡段的男女人數對比等。

4、儀表盤

儀表盤圖表，是表現目標達成情況、客戶滿意度情況等數據的理想視覺，能夠快速傳遞出詳細信息，便於理解。

E. 變數分布類型有哪些,及特點是什麼

變數分布類型：根據分組標志的不同，分配數列可分為品質分配數列和變數分配數列。按品質標志分組形成的分配數列叫品質分配數列，簡稱品質數列；按數量標志分組形成的分配數列叫變數分配數列，簡稱變數數列。

變數數列又可以分為單項式數列和組距式數列，組距式數列又可以分為等距數列和不等距數列。它們都是由相應的統計分組形成的。由於用品質標志來區分事物的各種類型表現得比較明確，因此，品質數列一般比較穩定，能較好地反映總體各單位的分布特徵。

(5)數據分布類型有哪些擴展閱讀：

在變數分配數列中，頻數或頻率表明對應組標志值的作用程度。頻數或頻率數值越大，表明該組標志值對總體水平所起的作用也越大；頻數或頻率數值越小，表明該組標志值對總體水平所起的作用越小。

分配數列中各組的頻數或頻率不能為0，如果某一組的頻數或頻率為0，應刪除這一組。有時候為了更簡便地概括總體各單位的分布特徵，還需要編制累計頻數數列和累計頻率數列。

F. 數據分析有哪些分類

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。