wytjyg2008
如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。 
回答
第一，对比分析，简单来说就是通过不同数据的标准比对更直观反映数量的变化关系，它属于常见的一种方法，具体可分为横向和纵向两种，前者是固定时间对比数据，如在固定时间内比对不同等级用户的购买商品金额、不同商品的销售业绩、利润率高低等等。后者指的是就同一事物比对时间纬度上的变化，如环保、同比等等，不管是哪种分析方法根本目的就是利用分析得到可视化的、明了结论。第二，分组分析法，指的是根据数据做特征分析，将总的数据分成不同模块，就规模大小、速度、水平等做综合有效判断。举个例子，如人们无法利用后台注册用户的名字、性别、受教育程度做具体的分析，但是这些参数所对应的数据则有分析的基础和可能，分析完就能得到清晰的用户画像。第三，预测分析法，数据分析的本质目的就是结合过去、当下已有的数据做分析，以参数之间的关系更好预估未来的发展可能、可能遇到的麻烦和问题，提前做好预案准备、降低风险出现的概率和可能性。
希望我的回答可以帮到您[比心]
提问
区块链不能解决企业的问题包括以下哪些？
1治理难。2产品服务质量差3卖货难4融资难。
回答
可以滴
可以滴
提问
都可以吗
回答
对的哈
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论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示： 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。 当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系，以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
