最近有很多朋友。
提到你是零基础，小白。
我不懂统计学。
害怕一堆公式。
不要使用统计软件。
还是文科生，数学不好。
害怕各种技术术语。
我不知道如何开始学习数据分析。
这是给你的保证。
别担心，数据分析没那么难。
还有一些快速入门的方法。
你不必妄自菲薄。
今天，我想和你谈谈如何分析条目数据。
希望对大家有帮助。
我不懂统计知识怎么办？
2.我应该选择什么分析工具？
3.如何理解手中的数据？
4.应该选择什么分析方法？
分析写不出来怎么办？
01没有统计知识？
说实话，统计知识是我们数据分析的理论基础，非常重要。
如果不知道这些知识，直接做统计分析，就不会知道统计思维的概率和可能性。或者用统计软件分析结果，得到了也看不到解释结果。
但我们是小白，我们真的数不过来！我该怎么办？别担心，我这里说的统计学很重要，但如果你刚入门，不用太强调不会发生，看看常用的统计学基础知识就知道了。
SPSAU总结了数据分析入门所需的基本统计知识，可以登录SPSAU官网查看【客服中心】-【帮助手册】-【基础文档】-【基础概念】。这就够了~。
02选择分析工具！
那么我们需要选择一个分析工具。现在的时代可以说是数据时代，随时随地都在产生大量的数据。以前没有电脑的时候，人们要做数据分析，或者用纸笔做手工计算。现在，这肯定行不通了。
目前统计分析工具有很多：SPSS AU、SPSS、STATA、SAS、MATLAB、Excel、R、Python。
然而，如果你的选择太多，很容易造成选择困难。这里会有一个问题。哪一个适合我们，小白？
因为是零基础，基于能够快速上手，软件易操作，我们可以毫不犹豫的选择SPSAU在线网页SPSS软件，适合研究员、市场研究员、统计员、论文、分析户。
如何知道手头的数据？
看到基本的统计知识，我也选择了SPSAU作为分析工具。现在可以用SPSAU对手的数据来分析，但是！在分析之前，我们需要有：的感觉来区分数据类型。
为什么要培养数据分类意识？主要针对以下问题：如何选择分析方法？打好基础。
在这里，我想告诉你如何对数据进行分类。所有数据可以分为两种类型：分类数据和定量数据。就像定性研究和定量研究一样。
01分类数据。
分类数据是指表明分类的数据，通常采用百分比汇总，不能计算平均值。
比如性别，专业。只有男人和女人。用数字1和2，可以分别计算男女比例，但不能算出1.2的平均分，得到性别平均分为1.2的分析。
定量数据02。
另一种数据叫做定量数据。定量数据是可量化的数据，通常可以表示为平均值。
比如年龄、身高、体重、满意度等等。可以计算平均年龄，但通常不分析每个年龄数的选择百分比。
具体情况分析03。
然而，在现实中，分类和定量数据有时并不如此非此即彼。许多数据可以分类、量化、百分比或平均值。
比如在问卷调查中，数字1代表非常不满意，数字2代表不满意，数字3代表中立，数字4代表满意，数字5代表非常满意。这个数据不仅可以计算每个项目的百分比，还可以计算平均值。
这类数据的具体应用可以结合实际情况，但告诉我们一个共同的偏好。如果可以看作是定量数据，最好把它看作是定量数据~。
04应该选择什么分析方法？
至于我们应该选择的分析方法，首先需要知道的是我想为数据研究做什么。
我们的数据研究是探索数据之间的信息和价值，看清楚数据之间的关系。数据可以分为三种类型：差异关系、相关关系和其他关系。而且，这三种关系之间有明显的区别。通过思考和分析，我们可以确定要研究的数据之间的关系。
>最后，通过确认数据之间的关系，提前判断数据类型，可以找到合理的数据研究方法。
下一步就是以差异关系的方法选择为例，告诉大家如何通过判断数据类型和数据之间的关系来选择分析方法：
定性与定性数据之间的差异关系。例如性别与专业的差异关系，不同性别群体的专业偏好是否有差异？这时应该用卡方来分析。
2.定性和定量数据的差异关系。例如性别与身高的差异关系，不同性别人群的身高有明显的差异吗？此时应使用方差分析或T检验。至于方差分析和T检验的区别，比如性别有两种，可以用方差分析或者T检验；比如研究城市与身高的关系，一线、二线或三线城市的人身高是否有明显差异。对比三组人群，此时只能用方差分析，不能用T检验。由于方差分析可以对比多组，而T检验只能对比两组。
3.定量数据和定量数据的区别。有时做实验，比如使用新的教学方法，学生的成绩在使用前后有明显的变化吗？此时应使用配对T检验。配对T检验通常用于实验研究，使用时需要注意。
4.定量数据和数字的区别。例如，中国人的平均身高是否明显高于1.70。定量数据和一个数字的区别应该在这个时候用单个样本来检验。
我们也可以通过选择其他两种数据关系的研究方法来确定。
05分析报告不会写怎么办？
如果你已经理解了数据类型和关系，并选择了正确的数据研究方法。最后，无非是总结整理数据研究方法得出的结论，然后写出逻辑报告，并在结论的基础上提出有意义、有价值的建议。
关于数据报告的撰写，从数据分析的角度来看，建议从实际需求出发，比如研究差异关系，所以首先要知道是否有差异，然后有差异，具体差异是什么。如有差异或无差异，应采取相应的建议措施。按照这个思路，我相信写数据研究报告并不难。
如果很难写出具体数据研究方法的结论，可以直接使用SPSAU分析，直接参考智能文本分析:
当然，要想成为数据分析专业人士，统计学的理论知识、数据分析平台、应用等系统学习自然是必不可少的，重要的是脚踏实地，不断努力，不断学习。
