《定量分析方法》課件

《定量分析方法》本課程旨在幫助您掌握定量分析方法，為決策提供數據支持。課程目標11.了解定量分析的基本概念和方法22.掌握數據收集、清洗和分析的步驟33.學習應用統計分析、概率分析等方法解決實際問題44.培養(yǎng)數據思維，提升數據分析能力什么是定量分析定義定量分析是一種以數據為基礎，通過數學和統計學方法，對事物進行分析和預測的方法。特點客觀、精確、可重復，適用于解決結構化問題。定量分析方法的應用場景市場分析市場規(guī)模、市場份額、消費者行為分析財務分析盈利能力、資產負債率、現金流量分析風險管理風險評估、風險預測、風險控制決策支持預測未來趨勢，為決策提供數據支持定量分析方法分類統計分析法數據描述和推斷，包括描述性統計、推斷性統計等概率分析法基于概率理論，分析隨機事件發(fā)生的可能性，包括貝葉斯分析、蒙特卡羅模擬等統計分析法1描述性統計分析對數據進行概括和描述，幫助了解數據的整體特征2推斷性統計分析根據樣本數據推斷總體特征，幫助進行假設檢驗、預測等概率分析法貝葉斯分析基于先驗信息和新數據，不斷更新對事件的概率估計蒙特卡羅模擬通過隨機抽樣和大量模擬，對隨機事件進行分析和預測優(yōu)缺點比較統計分析法優(yōu)點：客觀、精確、易于理解。缺點：對數據質量要求較高，可能存在偏差。概率分析法優(yōu)點：適用于不確定性較高的場景，可以進行預測和決策。缺點：計算量大，對模型的假設要求嚴格。數據收集1確定數據需求2選擇數據源內部數據、外部數據、公開數據3設計數據收集方案問卷調查、訪談、實驗等數據采集方式1問卷調查通過問卷收集目標人群的意見和數據2訪談通過一對一訪談，獲取更深入的信息3實驗通過設計實驗，收集客觀數據數據質量1準確性數據是否真實準確，反映實際情況2完整性數據是否完整，沒有缺失或錯誤3一致性數據是否一致，不同來源的數據是否一致數據清洗缺失值處理刪除、填充或替代缺失值異常值處理識別并剔除異常值數據轉換將數據轉換成統一格式描述性統計分析中心趨勢指標平均數反映數據的平均水平中位數將數據從小到大排列，處于中間位置的數據眾數數據集中出現次數最多的數據離散程度指標1方差反映數據偏離平均數的程度2標準差方差的平方根，更直觀地反映數據的離散程度分布特征分析正態(tài)分布數據以平均數為中心，呈對稱分布偏態(tài)分布數據分布偏向一邊，不呈對稱分布推斷性統計分析假設檢驗通過樣本數據檢驗關于總體的假設相關性分析分析兩個變量之間是否存在相關關系回歸分析分析變量之間的關系，并建立回歸模型假設檢驗原假設需要檢驗的假設備擇假設與原假設相反的假設相關性分析1相關系數反映兩個變量之間線性相關程度2相關性檢驗檢驗相關系數是否顯著回歸分析線性回歸分析變量之間的線性關系非線性回歸分析變量之間的非線性關系時間序列分析1趨勢分析分析時間序列數據的發(fā)展趨勢2季節(jié)性分析分析數據隨時間季節(jié)性變化的規(guī)律聚類分析1K-Means聚類將數據劃分成多個簇，每個簇中的數據相似2層次聚類根據數據相似性，逐步合并或拆分數據因子分析1提取公共因子將多個變量的共同信息提取出來2因子旋轉對因子進行旋轉，使其更容易解釋3因子得分計算每個樣本在每個因子上的得分層級分析法1建立層次結構將問題分解成多個層級2進行指標評價對各層級指標進行評價3計算權重根據評價結果計算權重決策矩陣法構建決策矩陣列出所有備選方案和評價指標計算得分對每個方案在每個指標上的得分進行計算靈敏度分析參數變化分析參數變化對結果的影響風險評估評估不同參數變化帶來的風險場景分析1設定場景根據不同假設設定不同的場景2分析影響分析每個場景下結果的影響結果解釋數據可視化將結果以圖表、圖