大数据分析与可视化
标准文案
告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，
能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，
可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结
论，从而产生思考。
另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者
是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个
商业目的才进行的分析，不能舍本求末。
2.数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样
的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？
常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；
数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter
diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法:
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似
性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，
人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分
析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，
所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中
寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有 10 多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿
尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为
基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2 估值。在社会学研
究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，
并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关
系，例如，以 X 和 Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，
