摘要：
分析只在二到四组平均值的时候比较有效。 方差分析（ANOVA）是一种特殊形式的统计假设检定，广泛应用于实验数据的分析中。统计假设检定是一种根据数据进行决策的方法。测试结果（通过零假设进行计算）如果不仅仅是因为运气，则在统计学上称为显著。统计显著的结果（当可能性的p值小于临界的“显著值”）则可以推翻零假设。。...
分析只在二到四组平均值的时候比较有效。 方差分析（ANOVA）是一种特殊形式的统计假设检定，广泛应用于实验数据的分析中。统计假设检定是一种根据数据进行决策的方法。测试结果（通过零假设进行计算）如果不仅仅是因为运气，则在统计学上称为显著。统计显著的结果（当可能性的p值小于临界的“显著值”）则可以推翻零假设。。
在多变量分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，缩写：PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal。
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zai duo bian liang fen xi zhong ， zhu cheng fen fen xi （ ying yu ： P r i n c i p a l c o m p o n e n t s a n a l y s i s ， suo xie ： P C A ） shi yi zhong tong ji fen xi 、 jian hua shu ju ji de fang fa 。 ta li yong zheng jiao bian huan lai dui yi xi lie ke neng xiang guan de bian liang de guan ce zhi jin xing xian xing bian huan ， cong er tou ying wei yi xi lie xian xing bu xiang guan bian liang de zhi ， zhe xie bu xiang guan bian liang cheng wei zhu cheng fen （ P r i n c i p a l 。
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统计分析系统公司不断地与各行各业共同发展商业资料分析与预测技术，重要应用领域涵盖政府的经济决策与企业的决策支援应用等，成为了全球第五大软体公司。 统计分析系统软体是用於决策支援的大型集成资讯系统，但该软体系统最早的功能限於统计分析；至今，统计分析功能也仍是它的重要模组和核心功能。目前统计分析系统最新的版本为9。
线性判别分析（英语：Linear discriminant analysis，缩写：LDA）是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。。
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统计学是在资料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映数据资料，以便给出正确讯息的科学。这一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它广泛地应用在各门学科，从自然科学、社会科学到人文学科，甚至被用於工商业及政府的情报决策。隨著大数据时代来临，统计的面貌也逐渐改变，与资讯、计算等领域密切结合，是数据科学中的重要主轴之一。。
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数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。
analysis）涉及视觉解释功率曲线或随时间变化的电气活动图。差分能量分析（Differential power analysis）是更高级的功耗分析形式，它可以让攻击者通过对从多个加密操作收集的数据进行统计分析来计算加密计算中的中间值。简单能量分析和差分能量分析于1998年由Paul Kocher（英语：Paul。
美国商务部经济分析局（BEA）是美国一个政府机构，该机构负责公布美国宏观经济以及行业的统计数据，以及有关美国国内生产总值（GDP）和各个市/镇/乡/村/县和大都市区的数据。 U.S. Economy at a Glance. Bureau of Economic Analysis. [2021-03-04]。
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缺失数据（英语：missing data）指在统计调查的过程中，由于受访者对问题的遗漏、拒绝，或是调查员与调查问卷本身的一些疏忽，使得经常会出现缺失数据问题，但是几乎所有标准统计方法都假设每单个案有可用于分析的所有变数信息，因此缺失数据就成为统计研究或问卷调查的工作人员必须解决的问题。 Paul D。
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元分析（英语：meta-analysis）、后设分析、薈萃分析、整合分析、统合分析、综合分析，在统计学中，是指將多个研究结果整合在一起的统计方法。 文献回顾的传统方法是敘事式的，由作者自行挑选觉得重要的前人研究，当各研究结论冲突时，由作者自行判断哪一种结论较具价值。反之，元分析。
数据分析是一种统计学常用方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。 资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据。
分析找到了引发霍乱的病源，有力的支持了霍乱是通过水源而非空气传播的理论。此外在统计学、经济学、地理信息系统、遥感、计算机科学、数学等领域都推动了空间分析的发展，并在这些领域得到了广泛的应用。 空间分析是地理信息系统（GIS）中最为重要的内容之一。GIS通过对空间数据的利用和分析以对原始空间数据。
聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为集群分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的。
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Google分析（Google Analytics）是一个由Google所提供的网站流量统计服务。Google 分析（Analytics）现在是互联网上使用最广泛的网络分析服务。Google Analytics还提供了一个SDK，允许从iOS和Android应用程序收集使用数据，称为Google Analytics。
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统计图形，又称为统计图、统计学图形、图解方法、图解技术、图解分析方法或图解分析技术，是指统计学领域当中用于可视化定量数据的信息图形。有时，人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。 统计学与数据分析过程可大致分为两个组成部分：定量分析方法（Quantitative。
回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在於了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，並建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析。
统计数字和人口统计的部门。现任处长是余振强、副处长是周锦添。 政府统计处的工作可分为三大类： 进行统计调查及操作统计系统，以编制各类社会和经济统计数列，例如人口、对外贸易、工商业、劳工、物价、国民收入及国际收支平衡等数列。 进行统计分析及发布统计数据和分析结果。 为各政府部门提供与统计有关的諮询及支援服务。。
数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据分析的类型包括： 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计。
分析。 统计分类机器学习是一种利用统计方法和算法来从数据中学习分类规则的技术。分类是一种预测性分析，目的是将输入数据分配到预定义的类别或标签中。例如，根据邮件的内容，我们可以将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 统计分类机器学习的基本步骤如下： 数据收集和预处理：这一步涉及到从不同的来源收集数据。
数据科学 数据科学（英语：data science）又称资料科学，是一门利用数据（资料）学习知识的学科，其目标是透过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，学科范围涵盖了：数据取得、数据处理、数据分析等过程，举凡与数据有关的科学均属数据科学。 数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、。
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