数据分析的方法如何选择数据分析方法

物理实验数据处理的方法有哪些？

实验数据的处理方法 实验结果的表示，首先取决于实验的物理模式，通过被测量之间的相互关系，考虑实验结果的表示方法。

常见的实验结果的表示方法是有图解法和方程表示法。

在处理数据时可根据需要和方便选择任何一种方法表示实验的最后结果。

（1）实验结果的图形表示法。

把实验结果用函数图形表示出来，在实验工作中也有普遍的实用价值。

它有明显的直观性，能清楚的反映出实验过程中变量之间的变化进程和连续变化的趋势。

精确地描制图线，在具体数学关系式为未知的情况下还可进行图解，并可借助图形来选择经验公式的数学模型。

因此用图形来表示实验的结果是每个中学生必须掌握的。

图解法主要问题是拟合面线，一般可分五步来进行。

①整理数据，即取合理的有效数字表示测得值，剔除可疑数据，给出相应的测量误差。

②选择坐标纸，坐标纸的选择应为便于作图或更能方使地反映变量之间的相互关系为原则。

可根据需要和方便选择不同的坐标纸，原来为曲线关系的两个变量经过坐标变换利用对数坐标就要能变成直线关系。

常用的有直角坐标纸、单对数坐标纸和双对数坐标纸。

③坐标分度，在坐标纸选定以后，就要合理的确定图纸上每一小格的距离所代表的数值，但起码应注意下面两个原则： a.格值的大小应当与测量得值所表达的精确度相适应。

b.为便于制图和利用图形查找数据每个格值代表的有效数字尽量采用1、2、4、5避免使用3、6、7、9等数字。

④作散点图，根据确定的坐标分度值将数据作为点的坐标在坐标纸中标出，考虑到数据的分类及测量的数据组先后顺序等，应采用不同符号标出点的坐标。

常用的符号有：×○●△■等，规定标记的中心为数据的坐标。

⑤拟合曲线，拟合曲线是用图形表示实验结果的主要目的，也是培养学生作图方法和技巧的关键一环，拟合曲线时应注意以下几点： a.转折点尽量要少，更不能出现人为折曲。

b.曲线走向应尽量靠近各坐标点，而不是通过所有点。

c.除曲线通过的点以外，处于曲线两侧的点数应当相近。

⑥注解说明，规范的作图法表示实验结果要对得到的图形作必要的说明，其内容包括图形所代表的物理定义、查阅和使用图形的方法，制图时间、地点、条件，制图数据的来源等。

（2）实验结果的方程表示法。

方程式是中学生应用较多的一种数学形式，利用方程式表示实验结果。

不仅在形式上紧凑，并且也便于作数学上的进一步处理。

实验结果的方程表示法一般可分以下四步进行。

①确立数学模型，对于只研究两个变量相互关系的实验，其数学模型可借助于图解法来确定，首先根据实验数据在直角坐标系中作出相应图线，看其图线是否是直线，反比关系曲线，幂函数曲线，指数曲线等，就可确定出经验方程的数学模型分别为： Y=a+bx，Y=a+b/x，Y=a，Y=aexp（bx） ②改直，为方便的求出曲线关系方程的未定系数，在精度要求不太高的情况下，在确定的数学模型的基础上，通过对数学模型求对数方法，变换成为直线方程，并根据实验数据用单对数（或双对数）坐标系作出对应的直线图形。

③求出直线方程未定系数，根据改直后直线图形，通过学生已经掌握的解析几何的原理，就可根据坐标系内的直线找出其斜率和截距，确定出直线方程的两个未定系数。

④求出经验方程，将确定的两个未定系数代入数学模型，即得到中学生比较习惯的直角坐标系的经验方程。

中学物理实验有它一套实验知识、方法、习惯和技能，要学好这套系统的实验知识、方法、习惯和技能，需要教师在教学过程中作科学的安排，由浅入深，由简到繁加以培养和锻炼。

逐步掌握探索未知物理规律的基本方法。

如何选择数据分析方法

数据其实是非常的客观的，但是数据本身并不会告诉你多少有价值的东西，其中蕴涵的内容才是我们应该去发掘的。

我们通过数据分析将现实中的问题简化成数字问题，从而得到解决问题的建议。

需要注意的是，数据分析只是工具，不是目的。

我们进行数据分析是为了让分析结果能反映现阶段的情况，并对下一步计划产生指导意义，所以千万不要为了分析而分析。

1、明确目标 一切分析的基础都是需要明确目标，在此之前，不要开始任何分析，因为那很可能是无用功。

一般来说，目的主要有以下三种。

分析现状，反映目前的状况，并且帮助我们制定下一步计划。

分析问题，针对出现的问题，分析其中的原因并找到解决办法。

分析变化，当产品的情况出现变化时反映变化的情况，并找出原因，有针对性的进行下一步行动。

2、明确分析范围 因为数据的量和维度都非常的多，我们在明确目标后，就必须选定我们分析的范围，明确的分析范围能避免分析报告内容太多，而且不深入。

需要注意的是，确定范围后我们就需要进行数据采集了，但是具体要采集什么样的数据，不是我们平常的“自然语言”描述就可以实现的，需要抽象成“数学语言”表达出来。

3、数据采集 确定了范围后，我们就可以采集数据了，需要采集哪些数据也是有讲究的，它也是需要我们用“数学语言”来表达的。

一般来说，需要采集的数据分为以下3类，这是最基础的：名称、数量和转化率。

名称：某些数据的结果不是以数字形式展现的，比如某某功能 数量：这个比较简单，比如：某某功能的点击次数 转化率：有些数据单独的看，是不能说明问题的，例如：光看一个功能的点击次数，我们不能得出这个功能是否吸引人，是否需要改进，我们还需要看完成这个功能的人数。

然后将两个数据相除后得到这个功能的转化率。

以上都是一个分析中最基础的指标，在实际数据分析中，还会有更多更细致的维度。

比如：用户点击这个功能后，停留时间，退出的数量，在中途放弃的数量等等。

4、数据清洗 采集数据后，这些数据并不是直接就可以用的。

因为可能会有一部分“脏数据”会污染我们的数据，进而影响我们的分析结果。

这就需要进行数据清洗，将不符合要的“脏数据”清洗掉。

比如，某个用户一直在点击某个功能，每秒固定点击1次，然后退出，那么这个“用户”很可能是个机器，而不是人。

这些数据是不能用的。

一般“脏数据”有以下几个类型。

频率异常：正常用户的使用一个功能的频率一般会保持在一定范围内，不会太频繁。

总数异常：比如某一个用户一个人就拉高了整个数据的水平，让某个功能点击率陡然上升。

行为异常：这个就比较复杂了，对应不同的业务有不同的理解。

比如：比如一个购物APP，一个用户的多次的下单，然后退货，这类数据就是应该排除的。

5、数据整理 收集完成后，我们需要对收集到的原始数据进行整理。

因为收集出来的数据必然是比较乱的，不能直接拿来分析。

整理分析分为汇总和拆分两种。

（1）汇总 有些数据比较杂乱无章，我们要按照某个维度汇总才能进行效果的观察。

比如：我们需要观察某个功能上线后用户行为的变化，就可以按照上线前和上线后的用户行为数据进行分类汇总，然后通过两份数据的对比来得到结论。

（2）拆分 有些原始数据并不足够细致，需要我们依据数据的关系进行数据拆分。

例如，一个功能的入口可能有多个，我们就需要确认每个入口的量，甚至完成整个功能的量，这些数据会让我们更加了解我们的用户行为。

6、数据对比 整理完数据后，我们要进行数据对比。

这也是数据分析中非常重要的步骤，因为数据分析的结果绝大多数都来自于对数据的对比。

比如：一个功能改进前和改进后的转化率，肯定要经过对比才能知道我们的改进是不是有效的，有效多少。

通常对比方法有以下几种。

时间对比。

通过时间节点前后进行对比数据。

例如：某个营销活动，促进注册、活跃等，我们就可以得出这个营销活动能够带动日活的结论。

空间对比。

在我们生活的世界中，因为人们所存在的空间不同，会有不同的行为。

比如：通过数据分析，我们会发现，东北的羽绒服效率比海南高，于是我们就可以判断羽绒服在东北更加畅销。

人群属性对比。

在用户画像中也提高过。

不同的年龄层对于不同事物的看法不同，会导致某个功能在不同人群中的差异性。

依据分析目的灵活地选定对比范围，能让我们从数据中挖掘到我们想要的东西。

7、原因探寻 数据，通过对比呈现出来，能够反映一定的现象，但是造成这些现象的原因还需要我们来寻找。

原因的分析方法有很多，可以正推导、反推导。

我们可以结果，那假设原因，再去求证。

或者通过某个功能的整个流程进行梳理和复盘，结合数据来分析每一步发生这种情况的原因。

或者通过数据来复盘某一个活动，来分析活动输出的这种数据或好的或坏的原因是什么。

8、展现结果 完成上面的7步，我们的数据分析报告也就差不多了，当然我们必须形成一个比较完整的文档来反馈给相关人员。

我们可以把报告分成以下3部分。

数据分析背景：向大家交代分析的背景与原因。

主要结论：给出主要结论，方便不需要了解细节的人阅读，或领导。

具体分析过程：向大家说明分析的步骤并展示具体数据。

这样就完成了一篇还比较靠谱的数据分析报告。