数据应用论文的研究方向有哪些
主要分为三类：基础研究、应用研究、开发研究
就是你挑选自己感兴趣的方向，查询很多的资料，进行广泛地了解，查一些新的文献，了解一下这个研究方向的最新进展。你的方向要结合最新的进展和研究热点，思路要清晰，研究方法要有创新性，凡事都是越新越好，当然，要立足于你们的实际条件。
比如突然发现自己对某个问题感兴趣；或者发现某个问题有更好的解决方法；或者发现某人的论文存在一些缺陷；或者发现某个方向国内几乎没有人研究；等等之类的问题。那么你就可以就这些问题深入地看一两篇比较经典的有权威性的外文文献再看看这个问题上其他人的研究成果如何，自己研究的话能有什么创新之处。
（一）主要研究内容非线性偏微分方程是现代数学的一个重要分支，无论在理论中还是在实际应用中，非线性偏微分方程均被用来描述力学、控制过程、生态与经济系统、化工循环系统及流行病学等领域的问题。利用非线性偏微分方程描述上述问题充分考虑到空间、时间、时滞的影响，因而更能准确的反映实际。本方向主要研究非线性偏微分方程、H-半变分不等式、最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用。⒈非线性偏微分方程的研究：我们主要研究偏微分方程解的存在唯一性（和多解性）及稳定性；偏微分方程的初值问题、初边值问题的整体解（包括周期解和概周期解）的存在性及渐近性；平衡解的存在性，尤其是当问题依赖于某些参数时平衡解的分叉结构，以及平衡解的稳定性问题；非线性方程的数值解。2．H－半变分不等式的研究：建立具有极大单调算子扰动的多值（S）型和伪单调型映象的广义度理论，广义不动点指标理论和具有非凸、不可微泛函的非线性发展型H－半变分不等式理论，由此来研究含间断项的非线性偏微分方程。3．最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用：主要研究与电力生产有关的控制系统的理论和应用。首先提出了对Banach空间中抽象非线性发展方程所描述的最优控制系统的研究。引进非光滑分析，研究最优控制系统的微分方程，利用变分不等式理论研究多值问题、数值计算等，所获理论成果应用于电力系统的许多最优控制问题（如：电力系统励磁调节器传递函数的辨识、牛顿最优潮流的数学模型等）。（二）研究方向的特色⒈ 变分不等式理论与能量泛函的凸性密切相关，由于现代科学技术的需要，特别是研究自由边界和固体力学问题的需要，传统的方法往往都无法解决这类问题，人们对H-半变分不等式进行研究，研究涉及现代分析及应用、偏微分方程以及科学计算等众多领域中亟待解决和发展的重要课题。2．该研究是现代数学与电力生产的交叉学科研究课题，它对电力生产及管理有着十分重要的理论指导意义和实际应用价值，为控制系统设计、分析和计算都可提供一些重要的理论依据。在应用数学学科的这一研究领域中本课题属于国内外前沿性研究工作。（三）可取得的突破1．深入研究空间、时间、时滞对解的性质的影响，诸如静态解、周期解的存在性、解的存在性、渐近性等问题；寻求它们在含间断项的非线性偏微分方程方面的突破。2．寻求和发现新的处理非单调、非凸不可微能量泛函的方法（如建立Ishikawa迭代序列收敛准则），建立发展型方程G－收敛准则，寻求可行的光滑方法将算子方程光滑化，创建新的先验估计方法。3．应用现代数学所获得的理论，研究最有控制系统的微分方程，为控制系统设计、分析和计算提供一些重要的理论依据和方法。 （一）主要研究内容拓扑学是数学的一个重要而比较年轻的学科分支，可以分成一般拓扑学，代数拓扑学，微分拓扑学三个大分支。50年代后期以来，拓扑学的发展及其对数学的发展和其他学科发展起推动作用。本方向主要研究拓扑学中奇点理论、拓扑空间及其映射的性质以及分支理论中的若干课题及应用。⒈ 奇点理论是微分拓扑学的一个重要分支。20世纪由著名法国数学家 开创的奇点理论，经 . Arnold 等数学家的杰出工作已取得了巨大的成就。在几何学应用方面，几何微分方程及其几何解方面的应用、应用奇点理论和接触几何研究偏微分方程问题，都取得了十分重要的结果。我们致力于这些崭新课题的研究，在一阶偏微分方程组几何解奇点的分类、奇异解的性质和几何解的实现等方面，做了许多工作，作为第一和第二主要成员参加国家自然科学基金项目2项,主持省自然科学基金项目1项，主持省教育厅重点基金项目1项，主办小型国际学术活动1次。也取得了一些达到国际先进或国内领先水平的结果。由于这些研究，我们曾多次应邀参加国际学术会议。获得湖南省科技进步二等奖。我们将继续这方面的研究。⒉ Golubistky 等人于1979引入了应用奇点理论研究微分方程分支问题，近年来国内外已经出现了大量的理论和应用研究成果。我们从一开始就紧跟研究前沿的步伐，用奇点理论研究了几类非线性边值问题，得到若干关于分支解存在性的结果，并应邀参加国际学术会议进行报告。这方面还有大量的工作可以进行，特别是可以与电力系统稳定性问题的研究相结合。⒊ 拓扑空间及其映射的性质是一般拓扑学研究的重要分支之一，主要研究拓扑空间的结构和拓扑空间之间的映射的有关性质。近年来我们主要研究有关度量空间的映射像的若干性质。并取得了一些引人注目的成果，在国外重要学术刊物上发表或待发表论文多篇。（二）研究方向的特色通常在奇点理论中研究Legendrian奇点不考虑对称性，而我们将等变奇点理论与Legendre奇点的研究结合起来。在对偏微分方程及其几何解的研究和分类研究中，我们侧重对更一般的方程分类，并试图对分类后几何解的性质的作进一步的研究，这在以往的研究中尚未及开展。特别，近十年来奇点理论应用于偏微分方程的几何理论这一领域中通常研究的是一阶方程，而今后的发展将必然以二阶偏微分方程为趋势，因此研究方向在研究方法、对象等方面都有创新意义和特色。我们的研究需要将现代拓扑、微分方程与几何、代数相结合，并且还要借助计算机进行计算或验证，反映了现代数学研究不同分支互相参透的综合趋势，体现了数学的统一性，因而具有交叉学科研究性质。此外拓扑学理论在计算机图形图像的应用在国际上开始的时间不长，还处于起步阶段，我们可以期待在方法上、理论上有所突破，有所创新。（三）可能取得的突破⒈ 在对偏微分方程及其几何解的研究和分类研究中，我们侧重对更一般的方程分类，并试图对分类后几何解的性质的作进一步的研究。⒉ 用奇点理论研究非线性边值问题，争取对边界出现分支的问题取得成果。⒊ 把对拓扑空间及其映射的性质的研究结果用于研究计算机图形图像及电力和交通工程中的应用问题。 （一）主要研究内容在当今科学与工程计算中，存在大量的非线性优化、方程的求解、最小二乘和特征值计算等问题。如何借助于现代化的计算工具对这些问题设计出高效的计算方法，并应用于一些实际问题是我们的主要研究内容。我们的研究工作将集中在下列方面：1．优化计算方法及其应用：研究约束非线性光滑与非光滑方程的数值求解方法，约束最优化问题的高效算法，理论上分析所建立数值方法的性质及实际计算表现。由于电力系统中的安全与稳定性可用非线性方程系统和优化模型描述，我们将运用数学上新的数值方法分析电力系统的安全和稳定性，以适应电力系统市场化改革的需要。2．应用数值线性代数（也称矩阵计算）问题：它是科学与工程计算的核心，主要涉及三大问题：线性代数方程组问题，线性最小二乘问题和特征值问题。我们的研究工作将集中在大型线性方程组并行算法、病态方程组的预处理方法、结构矩阵的特征值和最小二乘问题的快速算法等方面。3．约束矩阵方程问题：约束矩阵方程问题包括矩阵逆特征值问题、矩阵最小二乘问题、矩阵扩充问题及其最佳逼近问题等。我们将研究约束矩阵方程的可解性，解的性质，数值方法及在结构设计、动力系统模型修正等许多工程实际中的应用。（二）研究方向的特色1．在最优化计算方法的研究中，我们均考虑了约束情况，不仅使问题有一般的结构，且更符合实现应用背景。另外，电力系统安全稳定的应用分析，对推动当前电力工业的改革具有重大的现实意义。2．矩阵计算所研究的内容与许多工程问题密切相关，尤其在信号处理方面，经常碰到大规模问题、病态问题和结构矩阵问题。因此，我们的研究无论在理论还是应用都很重要。3．约束矩阵方程的研究既利用了矩阵理论的矩阵分块、分解和降阶等技术，又提出了新的矩阵和矩阵理论。（三）可能取得的突破1．建立约束非光滑方程系统的具有超线性收敛的数值方法；对大规模约束非线性优化问题根据解耦方法建立高效且有理论保证的算法；运用新的数学方法实现电力系统安全稳定运行中的可用输电能力、阻塞管理等问题的在线分析。2．程应用中经常出现的一些特殊的矩阵计算问题设计有效的快速算法，并从理论上进行分析，形成高水平的学术成果。3．新的矩阵集合约束下的矩阵方程或新类型矩阵方程的解的相关问题；提出新的高效数值方法；用已有的约束矩阵方程理论解决某些工程实际问题。（四）主要学术带头人简介童小娇：教授，博士，主要从事非线性方程系统和非线性优化问题数值方法、电力系统安全稳定性的研究。先后主持或参加了国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、湖南省教育厅优秀青年等多项课题的研究，并参加了国家973项目《中国大电力系统灾变防治与经济运行若干重大问题的研究》的工作，近6年来在重要刊物上发表论文30多篇。 （一）主要内容我们在马尔可夫过程、随机分析、数理金融、应用数理统计等领域具有雄厚的研究基础，取得了大批在国内外颇具影响的重要研究成果。特别是李应求教授及其领导的课题组在两参数马氏过程、随机环境中的马氏链及分支过程和相关函数方程等方向上的科学研究；以及在 IC卡操作系统、IC卡应用集成技术的研究方面，在人力资源管理、电力负荷预报、交通随机模型、金融风险模型等领域取得了卓有成效的应用。我们的研究工作将主要集中在下列方面：1．随机环境中马氏链理论的研究：随机环境中马氏链是当代随机过程研究的热点，已取得了丰富的成果，但这些工作都有待深入和拓展。在这方面我们主要研究其一般理论如不可约性、常返性、瞬时性及其相应的链的性质，大偏差理论，遍历理论，有关开问题等；一些具体过程如随机环境中分枝过程、随机游动、单生链、超过程等的性质。我们在这方面的研究将进一步完善随机环境中马氏过程的整个理论体系。2．两参数马氏过程理论研究：两参数马氏过程是当代随机过程研究的另一热点，已取得了丰富的成果，但目前研究进展缓慢，特别是两参数马氏过程样本轨道性质的研究。究其原因主要是由于此时过程的时间参数无全序关系，我们在单参数马氏过程研究中使用的首达时、无穷小算子等的方法已无法借鉴，需要引进新的概念和方法，但目前在此方面仍无突破性进展。3．应用研究：课题组已成功地将概率统计应用于广西电力局短、中、长期电力负荷预测及其所属的桂林电力局短、中、长期电力负荷预测，取得了很好的经济效益和社会效益，我们将总结经验，继续做好这方面的应用研究。此外，我们目前正开展将概率统计应用于人力资源管理方面，图象处理方面和金融等国民经济领域中的应用研究。 （一）主要研究内容本方向主要研究实、复分析中的几何函数论，亚纯函数的值分布论以及调和分析中的若干课题及应用。⒈几何函数论是一个经典的研究领域，曾经吸引了许多数学家的高度关注。自上世纪七、八十年代以来，随着卷积理论、微分从属、分数次微积分算子以及极值点、支撑点理论的应用，几何函数论的研究又重新焕发了青春。我们致力于这些崭新课题的研究，在卷积算子、微分从属、分数次微积分算子与单叶函数论的结合研究方面，做了大量工作，也取得了许多重要结果，曾获得湖南省优秀自然科学论文一等奖。我们将继续这方面的探索，并已在将有关结论向拟共形映射和多复变函数拓广方面做了一些工作。⒉亚纯函数的值分布论自上世纪二十年代创立以来，一直是复分析研究中的一个热门课题。特别是近一、二十年来，关于亚纯函数的唯一性理论，微分方程的复振荡理论更是吸引了众多数学工作者的关注。我们从一开始就紧跟研究前沿的步伐，目前在亚纯函数的4值问题的研究方面取得了突破性进展，在将亚纯函数的唯一性与微分方程的复振荡的结合研究方面，做了一些尝试性的工作。⒊调和分析是分析数学的主要分支之一，它主要是利用分析的工具研究函数空间的结构和积分算子在函数空间上的有界性，交换子就是其中的一类重要算子。由于交换子可用于刻划某些函数空间，并在微分方程理论中有许多重要应用，因此研究与各种积分算子相关联的多线性算子（交换子的非平凡推广）在各类函数空间中的有界性，就成为近些年来十分活跃和热门的研究课题。我们主要研究关于多线性算子的加权有界性，多线性算子在Hardy空间和Herz空间的有界性等等，并取得了一些引人注目的成果，在国内外重要学术刊物上发表论文多篇。⒋复分析理论在交通、电力工程中的应用。我们曾经应用复分析理论研究了路面温度场的问题，解决了一个弹性体中的温度应力分布问题，以此研究作为一个子课题的“七﹒五”攻关项目曾获得交通部科技进步一等奖。我们将继续开展这方面的研究工作。（二）研究方向的特色⒈几何函数论与微分方程、特殊函数的结合研究，共形映射与拟共形映射的结合研究，可以突破一些技术难关，从而能更为有效的获得一些经典的结果和新结果，创立一些新方法。⒉亚纯函数的唯一性理论与微分方程的复振荡研究的结合，有可能获得微分方程复振荡理论的一些新结果。⒊关于多线性算子的各种有界性的研究，是调和分析中的一个最新研究课题。⒋着眼于上述几个分支的相互关联、相互渗透关系的探索与研究，以期从一个更高的角度来从事相关课题的研究，从而在方法上，理论上有所突破，有所创新。（三）可能取得的突破⒈深化微分从属与单叶函数的结合研究的理论与应用，并由此解决单叶函数论中的几个难题。⒉将亚纯函数的唯一性理论应用于微分方程的复振荡理论的研究，获得其振荡性质的新结果。⒊获得若干多线性算子在一些函数空间上的有界性结果。 （一）主要研究内容代数学是数学的一个重要的基础分支。传统的代数学有群论，环论，模论，域论，线性代数与多重线性代数（含矩阵论），有限维代数，同调代数，范畴等。目前，代数学的发展有几个特征：其一是与其它数学分支交叉，例如与几何，数论交叉产生了代数几何，算术几何，代数数论等目前数学主流方向，矩阵论与组合学交叉产生了组合矩阵论。其二是代数学与计算科学，计算机科学的交叉，产生了计算代数，数学机械化，代数密码学，代数自动机等新的方向。随着计算科学的发展，矩阵论仍处在发展的阶段，显示出其生命力。其三是一些老的重要代数学分支从代数学中独立出来形成新的数学分支，如李群与李代数，代数K理论。而一些老的代数学分支（如环论）己不是热点了。1．矩阵几何及应用：目前矩阵几何的发展主要有三个方面：一是将矩阵几何的研究推广到有零因子的环上； 二是将矩阵几何基本定理中的条件化简或寻找其它等价条件，并找出特殊情况下的简单证明；三是将矩阵几何的研究范围扩大到保其它的几何不变量以及无限维算子代数中。我们近几年的研究重点在环上矩阵几何与算子保持问题。2．环上矩阵论及应用：四元数与四元数矩阵论在物理学，力学，计算机科学，工程技术中具有较好的应用，受到国内外工程技术界的重视。矩阵方程在很多实际问题（例如控制论， 稳定性理论）中有重要的作用，也是长期的研究热点。我们将研究环上矩阵论与四元数矩阵论的一些尚未解决的重要问题，带约束条件的矩阵方程求解理论，并讨论它们在实际问题中的应用。3．群论及应用：群论是代数学的基础，也是物理学的基本工具。典型群是群的一种很重要的类型。我们将研究环上典型群的一些重要问题，用群的算术条件（如：群的阶及元素的阶，特征标次数，共轭类长等）刻画群的结构，并对它们进行分类。研究数域或整数环上一般线性群的有限子群，用群的某些算术条件刻画群的结构并对其进行分类。4．Clifford代数，Hopf代数及应用：目前，Clifford代数，Hopf代数己成为物理学中的热门工具。二维Clifford代数就是四元数。我们研究Clifford代数， Hopf代数的一些重要的问题，并讨论它们在实际问题中的应用。5．代数学在计算机科学与信息科学的应用：随着信息化进程与因特网的深入与飞速发展，信息安全问题日益重要，保护网上信息安全是一个极为重要的新课题。主要采用加密技术与数字鉴定，实际上是数学技术，主要用到代数学，组合数学与数论。图像压缩处理是信息处理中的一个困难和极为重要的问题，我们在代数学方面有较好的基础。（二）研究方向的特色1．矩阵几何是数学大师华罗庚开创的一个数学研究领域，并由中国数学家万哲先院士等继承和发展，属于代数几何的范畴，“具有中国特色”。目前，我们在此领域的研究处于国内一流水平。2．随着计算机科学的发展，环上矩阵论成为重要的数学工具，也是今后代数学研究的重要方向之一。3．随着互联网的迅猛发展，信息安全日益重要，而近年来代数自动机是计算机科学与代数学交叉的一个研究方向。因此，它们的基础理论研究特别重要。（三）可取得的突破继续保持矩阵几何与矩阵论研究的国内一流水平，根据我院的实际情况，发展群论，Clifford代数，Hopf代数，代数自动机，代数密码学等新的研究方向，争取在这些新的方向上得到一些有学术影响的成果。
统计学基础研究方向包括：样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型、模型的选择、时间序列、非参数统计方法、生存分析、空间统计、各种概论理论等;应用研究方向包括：生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、农业统计等等。
论文研究方法数据研究方法有哪些
论文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获取资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
定性分析法：对研究对象进行质的方面的研究，这个方法需要计算数据较少。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
论文的研究方法如下：
1、调查法：调查法是最基本常用的科学研究方法，包括问卷调查、资料收集、访谈等形式，对得到的大量资料进行比较、分析、总结、归纳，从而得出一般性结论。
2、文献研究法：根据研究目的需求，通过查阅文献获得资料，全面地、正确地掌握所要研究问题发展历史，研究进展和未来趋势的一种方法，是快速了解进展最为有效方法，也用来指导研究选题，挖掘坦山前沿热点等。
3、实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要，设计实验证实确定条件因素与此改现象之间的因果关系的活动。阐明自变量与某一因变量的本质关系。
4、定量分析法：以实际数据“量”化研究解析某一现象规律等差异，使人们对研究对象的认识精确化，利于科学地揭示规律，把握本质，并理清关系，结合数理模型可以预测事物的未来发展趋势。
5、定性分析法：对研究对象进行“质”的分析。具体运用到归纳和让扒中演绎、分析综合以及抽象概括等具体研究方法，进一步进行思维加工，以达去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，最终认识事物的本质、揭示纷繁复杂表象下的内在规律。
6、经验总结法：对过往大量实践活动进行归纳与分析，提升为一般性、系统性的经验理论方法。再经过不断的修正完善，指导自己和他人研究开展，经验水平与主体认知层次能力高低有很大关系。
论文研究的意义：
1、是前人没有研究过的，也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题，被前人所忽略的。
2、前人有研究过，或者阐述过但阐述论证的不全面和有不足的地方，作者加以丰满，或者驳斥前人的观点。
论文数据分析的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些，论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式，下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容，一起来看看吧。
(1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
典型例子
采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出，美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”，发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。
1、定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
典型例子
企业管理中时常采用定量分析法，比如企业信用结果的得出，就是采用定量分析法，以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理的结果。
2、定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
典型例子
德尔菲法是最典型的定性分析法，该方法按照规定的程序，背靠背地征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论，是一种主观预测方法。
常用的列了九种供参考:
一、公式拆解
所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解
二、对比分析
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/Btest
A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：
（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了
（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：
四、象限分析
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
象限法的优势：（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。
五、帕累托分析
帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。
百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。
六、漏斗分析
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。
还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。
从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。
七、路径分析
用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？
（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户行为路径图示例：
八、留存分析
用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：
九、聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。
常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：
可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。
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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：
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。
论文研究数据采集方法有哪些
有以下三种：
1、调查法。
调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。
2、观察法。
观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。
3、文献检索。
文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。
按性质分为：
①定位的，如各种坐标数据。
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式，主要方式有:传感器采集、爬虫、录入、导入、接口等。
论文研究的数据类型有哪些
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
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：
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。