数据统计分析怎么做？
数据统计分析的基本步骤是
基本步骤包括确定问题、收集数据、处理数据、制作数据图表、依据数据及图表分析得出结论。
如何对数据进行统计分析？
如下：
比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。
分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。
分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。
1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。
2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：
例如三组数据资料，ANOVA结果显示 p 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 0.05。
3.第一型及第二型错误（英语：Type I error Type II error）或型一错误及型二错误。
4.对于双样本t-test讨论：
z-test：大样本；30;z分布。
t-test：小样本;30;t分布。
但是，对于 30 的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。
5. 小知识：如何选取两两比较的方法？
5-1、SNK 法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时，不推荐使用。
5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD 法。
5-3、若设计了对照组，要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett 法。
5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。
5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。
怎样制作统计表分析数据
怎样制作统计表分析数据步骤：
1、打开表格，选择需要统计的数据。
2、点击菜单栏的插入。
3、选择全部图表。
4、接着弹出一个插入图表的窗口，可以选择图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
5、选择好之后，点击插入。
统计数据分析怎么做?
统计分析主要是利用收集、整理的统计资料，进行分析的一种活动。一般统计分析的结构是：报告结果、分析原因、提出建议。注意不要在分析中将报表文字化，二是重点放在分析上，因为统计报表只是一个结果，要分析结果的原因。
统计分析的方法有很多种，有因素分析法、对比分分析法、还可以利用数理统计的知识做相关分析、分布分析等等。
统计分析作为统计的最终成果，应该成为领导的决策依据，所以，不要死搬硬套矗恭避枷篆磺遍委拨莲书本上的分析方法，要使领导感到“有用”，不然这个分析就是失败的。
数据统计分析怎么做
数据统计分析：
1、常见的数据分析指标
综合性指标：反映产品的整体情况。
流程性指标：反映用户的使用行为。
业务性指标：反映具体的业务情况。
2、常见的数据分析维度
数据细分：通过不同的细分维度分析，往往可以追溯到问题发生的原因，还能为后续的一些动作提供参考依据。
数据对比：没有对比就没有伤害，一方面是横向比较，即自身和别人进行对比，如长江的同比、环比；另一方面是纵向比较，即自身和自身进行对比，比如行业竞品、全站数据、AB测试等。
3、常见的数据分析方法
Google HEART模型的提出，可以让大家反思自己的产品设计思维，同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验，打造更好的产品。
AARRR模型该模型出自于《增长黑客》，它是在2007提出，当年的获客成本还比较低廉，而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有重要元素，所以这个模型很长时间内都很受欢迎。
现在获客的成本与日俱增，市场情况和2007年已经完全不同。现在黑客增长的真正关键在于用户留存，而不是获客。于是，一个突出了用户留存重要性的模型RARRA诞生了。
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