摘要： 面对大量数据，你将如何开展数据分析？您会选择什么样的数据分析方法呢？您是否看着数据感到迷茫，无所适从。认真读完这篇文章，或许你将有所收获。
把握两个关键
1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么？你想解决什么问题？这是核心，是方向，这是业务把握层面。
2、全面理解数据。哪些变量，什么类型？适合或者可以用什么统计方法，这是数据分析技术层面。须把握三大关键：变量、数据分析方法、变量和方法的关联。
认识变量
认识数据分析方法
选择合适的数据分析方法是非常重要的。选择数据分析（统计分析）方法时，必须考虑许多因素，主要有：
1、数据分析的目的，
ASINH函数的公式语法和用法
本文介绍 Microsoft Excel 中 ASINH函数的公式语法和用法。 说明 ASINH函数为返回参数的反双曲正弦值。反双曲正弦值的双曲正弦即等于此函数的 number 参数值，因此 ASINH(SINH(number)) 等于 number 参数值。 语法 ASINH(number) ASINH 函数语法具有
2、所用变量的特征，
3、对变量所作的假定，
4、数据的收集方法。选择统计分析方法时一般考虑前两个因素就足够了。
将变量与分析方法关联、对应起来
其一：
其二：
本篇资料主要参考自《实用现代统计分析方法及SPSS应用》，最终编辑：数据小兵
显著性水平a，多大才合适？
1.概念与意义 在假设检验中，显著性水平（Significant level，用α表示）的确定是至关重要的问题。 显著性水平a，是在原假设成立时，检验统计量值落在某个极端区域的概率值。因此，若取α= 0.05，如果计算出的p值小于α ，则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当
