数据分析步骤(数据分析优秀ppt案例)

小白数据分析入门的常见步骤

目录

一、选题背景和目的1

二。分析前的准备2

1.分析方法2

2.整理数据4

3.上传数据4

4.数据清理5

三。操作过程和讨论7

1.操作流程7

2.结论7

3.其他8

四。摘要9

这次给大家分享一下数据分析的常用步骤，帮助大家快速完成数据分析。包括选题的背景和目的，分析前的准备，操作过程和结论，总结。

背景和目的:一般在数据分析之前都有一个特定的场景和目的。有时，可以根据分析目的选择分析方法，以便更快地进行数据分析。比如一组数据想研究不同性别对商场的满意度是否存在差异。可以使用方差、T检验、卡方检验和其他方法，但选择哪种方法取决于数据类型和结构。在分析之前，我们需要选择分析方法并简单处理数据。

二。分析前的准备工作。解析法

说到“分析法”，可能很多人会很苦恼。他们准备了数据却不知道选择哪种方法，比如他们的数据是分类的还是定量的，是否符合分析方法的要求等等。首先，我们来了解一下什么是分类数据和定量数据，具体如下:

知道案例中的“商场服务满意度”属于量化数据，而“性别”属于分类数据，已经定义了数据类型。接下来要选择研究方法，先区分数据类型，再选择相应的研究方法。一般的流程就是这样，只有这样才能知道自己做的对还是错，不容易“返工”。然后，我们将解释不同数据类型之间的常见分析方法。

其他分析方法和具体差异总结如下:

由于以上是分类数据和数量数据的交叉分析，可以用t检验或者方差分析，但是“性别”只有两种，所以选择t检验。

整理数据

选择分析方法后，需要根据方法整理出正确的数据格式。t检验就是研究两组数据的差异，比如商场不同性别的服务满意度差异。数据格式需要分组X(如性别)和分析项Y(如满意度)。如下图:

其他常用方法的数据格式如下:

https://sp ssau . com/helps/other documents/methods data format . html

整理后，数据如下:

3.上传数据

要将排序后的数据上传到SPSSAU系统，它需要采用正确的格式。一般来说，要求第一行标题或变量名是第二行的具体数据，单元格不能合并。如无回答，空值，缺失值等。，不用输入，直接点击空即可。步骤如下:点击上传数据→点击上传文件(或参考上传说明)。同时，可以在系统中预览前20个数据。上传后，点击进入分析。

4.清理数据

正式分析前需要进行数据清洗，包括基础数据查看、标题修改简化、数据标注、数据编码等常用处理方法。

(1)基础数据查看

通常情况下，在分析之前，建议你可以使用“描述性分析”、“频率”或散点图等图形方法来了解数据的分布特征，比如平均值。如果有异常值，根据实际情况观察时会影响分析结果，可以考虑剔除或不处理。判断异常值的标准如下:

案例数据的分布特征如下:

描述性分析通过平均值或中位数来描述数据的总体情况。从上表可以看出，目前的数据并没有出现异常值，所以SPSSAU建议可以直接用平均值来描述和分析。可以断定数据中没有异常值，平均值可以直接描述分析。没有异常值。除了异常值的处理，还需要检查无效样本:如果数据源是问卷，很可能会出现无效样本，因为无法判断问卷填写的样本是否真实；如果数据库下载或使用二手数据，也可能出现大量缺失数据等无效样本。SPSSAU数据处理中的无效样本可用于检验和处理。设置无效样品标准后，默认会生成一个新的标题来标识哪些样品有效，哪些样品无效。分析时直接筛选就好了(有些数据不需要筛选无效样本，要根据实际情况进行处理)。

接下来，检查数据头是否需要修改和简化。

(2)修改和简化标题

在处理异常值或无效样本后，如果您觉得分析项目的名称太长，或者您需要修改分析项目的名称，您可以使用数据处理部分中的标题处理来完成。

(2)数据标记和编码

对于数据标签，研究人员如果想对分类数据进行标签，比如有1组和2组分类数据，想让案例数据1代表男性，数据2代表女性，可以使用这个函数，如下图所示。关于数据编码，一般问卷中经常使用逆向问题，数据编码功能也可以用于常见的数据分组。对于问卷收集的数据，有时问卷中会有跳题。此时可以使用[过滤样本]或[离群值]来过滤/剔除空值。

操作过程及结论1。操作过程

在收集和准备数据之后，您可以开始运行分析。SPSSAU的操作方法很简单。几乎所有的操作都是分三步完成:左右拖拽，点击即可得到结果(测试的数据已经满足方差分析的条件)。如下所示:

2.结论

结论以表格、图形和三线形式呈现。

(1)形式

从上表可以看出，不同性别样本的服务满意度均显著(P < 0.05)，这意味着不同性别样本在服务满意度上存在差异。具体分析显示:性别的服务满意度呈现0.01的显著水平(t=17.186，p=0.000)，具体对比显示男性的平均值(3.80)会显著高于女性(1.22)。从图中也能看出区别。

男性(3.80)的平均值会显著高于女性(1.22)，这意味着不同性别样本在服务满意度上存在差异。

3.其他的

(1)小数位数设置

设置小数位数，使您的结果更专业。将鼠标移动到右上角的[头像]-[小数位数]，修改小数位数。最大支持保留10位小数。

(2)P值识别

将鼠标移动到SPSSAU右上角的【头像】-【P值识别】，更改P值识别，重新分析后生效。

汇总数据分析的常用步骤已经在上面基本描述过了。一般来说，不同的方法对分析前的准备有不同的要求。研究者需要根据实际情况对数据进行处理，有些数据不需要处理，所以研究者需要根据实际情况，以及操作过程和结论进行选择。每种方法的理论和结果都以不同的方式呈现，因此在描述时需要进一步考虑。