统计分析的方法和步骤？
统计分析的方法：
一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。
二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别。
三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。
四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。
五、平衡分析法平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。
六、综合评价分析社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。
七、景气分析经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。
八、预测分析宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
延伸阅读
四种统计分析方法的优缺点？
一、相关分析：
优点：可以测量两个变量之间的线性关系。
缺点：无法检验因果关系，仅可以暗示存在因果关系。
二、卡方检验：
优点：可以测量两个变量之间是否存在相关性，同时也可以用于检验假设。
缺点：检验的变量必须是相互独立的分类变量，不适合使用连续的变量和变量值。
三、多元回归：
优点：检验多个变量之间的相互关系，并可以识别客观因素及其影响，并根据多个自变量的作用来预测因变量的变化。
缺点：容易出现异常值和多重共线性，这些异常值或多重共线性都会影响回归结果的准确度。
四、独立样本t检验：
优点：可以检验两组不同样本来自同一总体的假设。
缺点：只适合检验已知总体方差的情况，且两组样本的大小应该是一样的，对样本的理解度较高。
常用的统计分析方法？
分析数据有两种，
1列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgr为纵轴，以1／t为横轴画图，则为一条直线。
这个要看你分析什么数据。
分析大数据，r语言和linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。
分析简单数据，excel就可以了。excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通excel的，最多是熟悉excel。excel的函数可以帮助你处理大部分数据。
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—sql
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于a部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
什么是统计分析最基本的方法？
指标对比分析法是统计分析最基本的方法。又称比较分析法——是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。
静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。
统计分析法主要包括哪些？
统计分析方法主要包括线性回归分析方法、判别分析方法、聚类分析方法、主成份分析方法、因子分析方法、对应分析方法、典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。
统计分析十大方法？
统计分析方法主要包括：
线性回归分析方法、
判别分析方法、
聚类分析方法、
主成份分析方法、
因子分析方法、
对应分析方法、
典型相关分析方法以及片最小二乘回归分析方法等。
统计分析方法有哪些,其基本功能和适用范围是？
统计分析方法如下：
一.描述性统计
描述性统计是利用图表或数学对数据和信息进行整理和分析，估计和描述数据分布、数值特征和随机变量之间关系的。
描述分为三个部分:集中趋势分析、偏离中心趋势分析和连贯分析。
1、集中趋势分析
集中度趋势分析主要依靠平均值、中位数、众数等统计指标来展现数据的集中度趋势。
2、偏离中心趋势分析
偏离中心趋势分析是通过总距离、四分位数差、平均差、方差(协方差:用来衡量两个随机变量之间关系的统计量)和尺度差等统计指标来研究数据偏离趋势的重要 *** 。比如想知道两个班的语文成绩哪个更分散，可以和两个班的四分之差或者百分点进行比较。
3、连贯分析
相干分析讨论数据之间是否存在统计相关性。
二.假设检验
假设检验是一种统计推断，用于确定样本与样本之间、样本与总体之间的差异是由抽样误差还是实质性差异引起的。
假设检验可分为三类:正态分布检验、正态总体均值分布检验和非参数检验。
1、正态分布检验
正态分布检验包括三种类型:jb检验、ks检验和lilliefors检验，用于检验样本是否来自正态分布总体。
2、正态总体平均分布检验
从统计学上讲，每个样本的平均值之间的差异应该在随机误差的允许范围内。另一方面，如果不同样本的平均值之间的差异超过了允许的范围，则说明除了随机误差之外，平均值之间还存在系统误差，从而导致平均值之间存在明显的差异。
3、非参数检验
非参数检验不考虑总离差是否已知，只从样本检验值中使用一些非常直观的信息。
论文统计分析法是什么？
1.对比分析法
比较分析法是通过指标的比较来反映事物数量的变化，是统计分析中常用的方法。 常见的对比有横向对比和纵向对比。
横向比较是指不同物品在一定时间内的比较，例如不同等级的用户在同一时间购买商品的价格比较、不同商品在同一时间的销售量、利润率等比较。
纵向比较是指同一事物在时间维度上的变化。 例如上个月比、上一年比和定基比，也就是本月销售额和上个月销售额的比较、本年度1月销售额和上一年度1月销售额的比较、本年度每月销售额和上一年度平均销售额的比较等。
利用比较分析法，可以有效地判断和评价数据的规模、水平高低、速度快慢等。
2.分组分析法
分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据整体分成不同的部分，分析其内部结构和相互关系，了解事物的发展规律。 根据指标的性质，组分析法分为属性指标组和数量指标组。 属性指标表示事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标不能运算； 数据指标表示的数据可以进行人的年龄、工资收入等运算。 组分析法一般与比较分析法合用。
3.预测分析法
预测分析法主要根据当前数据，判断和预测未来数据的变化趋势。 预测分析一般分为两类。 一种是基于时间序列的预测，例如，根据过去的销售业绩预测未来三个月的销售额。 另一个是回归系统的预测，根据指标之间相互影响的因果关系进行预测。 例如，根据用户的网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。
4.漏斗分析法
漏斗分析法又称过程分析法，主要目的是集中于某个事件关键环节的转化率，在互联网行业应用较为普遍。 例如，在信用卡申请的过程中，用户从浏览信用卡信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审批和办理信用卡，最后用户激活和使用信用卡，有很多重要的环节，每个环节都有使用漏斗分析法，可以使业务方关注各环节的转化率，进行监测和管理，在某一环节转化率出现异常时，可以针对性地优化流程，采取相应措施提高业务指标。
5.ab测试分析法
ab测量分析法其实是比较分析法，但重点是比较a、b两组结构相似的样品，根据样品的指标值分析各自的差异。 例如，针对某个app的同一功能，设计不同的样式和页面布局，向用户随机分配两种样式的页面，最后根据用户在该页面上的浏览转化率评价不同样式的优劣，从而满足用户的喜好
另外，为了搞好数据分析，读者还需要掌握一定的数学基础。 例如，基本统计量的概念(平均、方差、众数、中位数等)、方差性和变异性的测量指标)极端差、四分位数、四分位数距离、百分位数等)、数据分布(几何分布、二元分布等)、概率论基础、统计采样、可靠性等
统计分析的基本类型有？
类型有：描述分析、推理分析、差别分析、相关分析和预测分析。
统计分析法（statistical analysis method）是把企业最近一段时间内生产该产品所耗工时的原始记录，通过一定的统计分析整理，计算出先进的消耗水平，以此为依据制订劳动定额的研究方法。