数据分布类型有哪些

A. 如何判别数据所属分布类型 spss

运用单个样本K-S检验正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布
操作菜单：Analyze——Nonparametric Test——One-Sample K-S test
除了上述非参数检验方法之外,还可以用一些参数检验方法（譬如数据探测Explore过程中的正态性检验）,或者用图形（譬如P-P,Q-Q、箱形图）,或者直接看指标（譬如用峰度偏度系数判断是否是正态）
一般SPSS的分布检验并不需要你事先划分区间

B. 数据分析图表类型有哪些

数据分析图表类型主要有：占比关系图表;项目对比关系图表;时间序列对比关系图表;频率分布对比关系图表;相对性对比关系图表;位置对比关系图表。

数据分析师就业方向：

数据分析师：偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;

咨询顾问：面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)

数据产品经理：一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位)。

C. 数据分析图表主要有哪些类型呢

补充几个我最近用的吧：

1、旭日图

旭日图是饼图的一种变形，相当于多个饼图的组合，它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图，能够清晰地表达层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。

在旭日图中，离原点越近，表示级别越高，越往外，表示级别越低，且分类越细。

能够做出旭日图的工具有很多，Excel也支持。我是用数钥分析云做的，如下图，鼠标点击扇形区域，相当于钻取效果，可以进一步看到更详细的数据，点击中心位置，可逐层返回最初状态。

D. 数据分析图表有哪些类型

1、旭日图

旭日图是饼图的一种变形，相当于多个饼图的组合，它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图，能够清晰地表达层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。

在旭日图中，离原点越近，表示级别越高，越往外，表示级别越低，且分类越细。

2、网络地图

现在越来越多的企业喜欢用地图分析，通过用“定位图标”的形式清晰地展现资产、门店等的地域分布情况。这个的话，可能需要一个专业的数据分析软件实现。

3、对称条形图

算是条形图的一种变形吧。当衡量两种数据之间的关系时，可以尝试使用对称条形图，这样数据之间的对比、数据之间的关系就更加直观地展现出来了。对称条形图经常用于如，各个年龄段的男女人数对比等。

4、仪表盘

仪表盘图表，是表现目标达成情况、客户满意度情况等数据的理想视觉，能够快速传递出详细信息，便于理解。

E. 变量分布类型有哪些,及特点是什么

变量分布类型：根据分组标志的不同，分配数列可分为品质分配数列和变量分配数列。按品质标志分组形成的分配数列叫品质分配数列，简称品质数列；按数量标志分组形成的分配数列叫变量分配数列，简称变量数列。

变量数列又可以分为单项式数列和组距式数列，组距式数列又可以分为等距数列和不等距数列。它们都是由相应的统计分组形成的。由于用品质标志来区分事物的各种类型表现得比较明确，因此，品质数列一般比较稳定，能较好地反映总体各单位的分布特征。

(5)数据分布类型有哪些扩展阅读：

在变量分配数列中，频数或频率表明对应组标志值的作用程度。频数或频率数值越大，表明该组标志值对总体水平所起的作用也越大；频数或频率数值越小，表明该组标志值对总体水平所起的作用越小。

分配数列中各组的频数或频率不能为0，如果某一组的频数或频率为0，应删除这一组。有时候为了更简便地概括总体各单位的分布特征，还需要编制累计频数数列和累计频率数列。

F. 数据分析有哪些分类

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。