数据分析通常采取两种方法数据分析所使用的方法大体可以分为哪两类

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数据分析通常采取两种方法：描述性分析和推断性分析。这两种方法都是数据分析的重要组成部分，它们可以帮助我们更好地了解数据，并从中提取有价值的信息。

描述性分析（Descriptive Analysis）

描述性分析是对数据集的统计特征进行描述和解释的过程。它包括以下几个方面：

数据收集：收集原始数据，可能包括调查问卷、实验数据、传感器数据等。数据清洗：去除数据中的异常值、缺失值和重复值，确保数据的完整性和准确性。数据转换：将原始数据转换为适合进行分析的格式，如将文本数据转换为数值数据。数据可视化：使用图表、图形等工具将数据以直观的方式呈现，帮助人们更好地理解数据。统计分析：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，以及更复杂的统计方法，如相关性分析、回归分析等。结果解释：根据统计分析的结果，对数据进行解释和讨论，以便更好地了解数据背后的规律和趋势。推断性分析（Inferential Analysis）

推断性分析是在描述性分析的基础上，基于样本数据来推断总体特征的过程。它包括以下几个方面：

假设检验：通过设计实验或收集数据，检验某个假设是否成立。例如，研究者可能会检验某种治疗方法是否有效。置信区间：在假设检验的基础上，计算一个关于总体参数的置信区间，以表示该参数在样本中的取值范围。效应量：衡量某个变量对另一个变量的影响程度。例如，研究者可能会计算某项政策对经济增长的影响。敏感性分析：评估不同条件下模型的稳健性，例如改变某个参数的值，观察结果的变化。预测：利用历史数据和模型来预测未来的趋势或结果。例如，预测某项政策的长期效果。

描述性分析和推断性分析是数据分析的两种基本方法，它们相互补充，共同帮助我们从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。