如何分析实验数据

1. 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

2. 实验数据如何处理

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1.表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2.表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3.表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1.根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2.坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3.描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4.标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

3. 大学本科做完动物实验后应该怎么分析数据

实验数据包括所有的度量数据（质量、体积、浓度等等）和文字数据（如现象的描述）.
数据分析包括：
1、度量数据的加工处理,包括原始数据的有序列表,原始数据的科学计算；
2、文字数据的加工处理,包括原始文字数据的有序列表；
3、数据的规律性分析,度量数据的规律性分析、推论和结论,文字数据的规律性、结论和推论.
追问：
能举个例吗？
追答：
如氯化钠的提纯： 粗盐质量：8.0g 精盐质量：4.7g 外观 ：无色晶体 产率 ：59% SO4(2-) ：未检出 Ca(2+) ： 未检出 Mg(2+)： 未检出 Fe(3+)： 痕量 产品等级： 一级品 以上数据应该都列入表中。

4. 对于实验数据可以进行的描述分析包括什么

对于试验数据，可以进行的描述分析包括：

分析各因素对响应变量的影响大小。分析各因素对响应变量影响的显着性。计算各因素对响应变量的贡献率。找出各因素对响应变量的最优水平。对各因素的重要性进行排序。

注意事项：

探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

5. 实验数据分析报告怎么写

1、确定报告框架

先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。

2、数据源的获取

数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。

3、数据处理

数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。

4、数据分析

结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。

严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。

有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。

5、可视化展示

分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。

6. 请问实验后具体要从哪几方面来分析数据啊

实验数据的分析一般从两个方面考虑：
一。制取物质：1。原料(包括多步反应过程中，中间加入或者生成物)、2。产物 3。物质的关系即计算原理：①元素守恒 ②得失电子守恒 ③电荷守恒 ④根据化学反应式等确定已知物质和所求物质间的量的关系。
二、物质间的定量测定：
除考虑：1。原料 2。产物 3。物质的关系即计算原理外，还须判断使用过程中原料使用的比例。如将原料等分成二份，则原料实际使用率只占了二分之一；有时稀释后取其中的十分之一。即原料使用率为十分之一。 最后的原料使用率最容易被忽略而出现失误。

7. 数据分析的分析方法有哪些

数据分析的分析方法有：

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。

(7)如何分析实验数据扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

8. 数据分析方法论 如何做实验研究

数据分析方法论：如何做实验研究

数据分析的核心就是：通过比较法，理清因果关系。

常用的比较法就有观察分析和实验研究。观察分析就是将原始数据进行加工，经过数据分解，评估，最终得出结论的过程，优点就是省事方便，缺点也比较明显，主观性比较强，面对较真的上司，可能并不能说服她。实验研究则是对观察分析的补充和改进，在充分分析数据的基础上，进行实验研究进而得出更为有力的结论。

实验研究的核心同样是比较，但是要讲究方式。因为在一个问题的背后可能有一些不是数据能反应出来的因素，比如环境，人为等等不可控因素。因此要想找到可行高效的研究方法需要将这些杂质（数据分析中叫混杂因素）摒除掉，这样得出的结论才更为准确，鲁棒性更好。

为此，我们需要进行如下三部曲

下面依次说明一下每一个步骤的要点所在。

有时候上司说的话我们不能全信，但是要相信数据说的话。因此，对于老板提出的问题，我们要根据数据进行分析和确认。如果经过分析确实如他所说，那我们后期的努力起码方向不会错，而且也能按照上司的预期给出答案；否则就是一个吃力不讨好的活。

至于如何分析数据，确认问题，给出方案，这不是本文的重点，大家可以另行学习，这里不作赘述。

比如：这一步我们给出方案A和B。

所谓的控制组就是对该区域不做任何处理，将其作为标称对象，以便后期进行横向比较；

什么叫中间区域，什么叫两极区域？

我理解两极区域就是这个问题表现的最为严重和最不严重的两个区域。其他都可以称为中间区域。

为什么要做出这样的区分？

因为通常对于极端事物的出现必然有很明显的原因，根本不用作为实验对象，毫无意义。而且在极端区域，极端现象出现的原因很可能要远大于导致问题出现的真正的原因，所以，不仅研究这种极端现象毫无意义可言，而且还可能导致你的不出真正的解决方案，那你就out了！

比如在一个富人区，无论你的产品价值感有多么低，也不会出现什么销量下降的，因为钱对于他们来说根本不是问题。那你怎么实验都不会得出结论。或许你定价再高点，反而销量会更好，因为逼格更高了！！！！所以我们不能动它，无论它是销量高还是销量低，我将其作为比较对象即可。

中间区域则是最不能忽略的，就如同产品里面新手用户，中间用户和专家用户的分类一样，原因就不作表述了。

在中间区域做实验，一切就绪，但是一个区域毫无比较可言，高中做生物实验也要讲究控制变量法。那好吧，必须也要将实验区域分为实验组和控制组。

所谓实验组就是将中间区域按照解决方案的数量随机分开等份的组别，分别对两个区域应用解决方案A和B。

由于他们同属于一个大的区域，因此，混杂因素的影响是等同的，因此也就不必担心其他不可控因素带来对解决方案的负面影响。

说一千道一万，这是最重要的一步，也是检验成果，助你步步高升的一步。但是俗话说磨刀不误砍材工，因此前面几步的质量直接决定了解决方案的成效。解决方案要按照在试验区域的结果进行制定，对于那些极端区域，好的可以继续保持，坏的可以双管齐下，因地制宜啦。

bla了这么多，其实想说的就是在数据分析做实验阶段，最重要的是一个控制变量法，这真的是一把万能的钥匙，但是开锁的方式还是得自己选，你准备好了么？

以上是小编为大家分享的关于数据分析方法论 如何做实验研究的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

9. 常用的实验数据分析方法有哪些

1、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。

3、相关分析

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

4、对应分析

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。