数据分析中的分组分析法（二）
我们在上面的内容中为大家解释了数据分析中的分组分析方法，我们根据属性指标分组分析法和数量指标分组分析法的定义给大家进行了详细的说明。但是对于数量指标分组分析法没有给大家详细地说明，今天我们给大家好好讲解一下这方面的内容，希望这篇文章能够帮助到大家。
数量指标分组分析法有单项式分组和组距式分组。现在我们给大家说一说单项式分组。单项式分组一般适用于离散型数据，而且数据值不多、变动范围较小的情况。每个指标值就是一个组，有多少个指标值就分成多少个组。如按产品产量、技术级别、员工工龄等指标分组。
然后就是组距式分组是指数据的变化幅度较大的条件下，将数据总体划分为若干个区间,每个区间作为一组,组内数据性质相同,组与组之间的性质相异。而组距式分组需要确定几个关键的分组要素：组数、组距、组限、组中值。
首先给大家说一下组数。组数即分组个数。通过总体数据的多少来分析确定，组数既不能太少，也不宜太多，应该保证各组都能有足够的单位数据。如组数太少，数据分布就会过于集中，组数太多，数据的分布就会过于分散，不能正确反映数据的分布特征。
然后给大家说一下组限。 组限是用来表示各组之间界限的数据值。其中，在每一组中最小的数据值为下限；最大的数据值为上限。
接着说一下组距。组距是指每一组的上限与下限之间的距离，也就是组距等于上限减去下限。组距式分组中，各组组距都相等的分组称为等距分组，各组组距不相等的分组则称为不等距组。
最后说一下组中值。组中值即每组上下限的中点值，它是各组数据值的代表值。在假定各组数据在本组内呈均匀分布的情况下，组中值就是上限和下限之和除以二。
所以分组的目的并不是单纯确定各组在数量上的差别，而是要通过数量上的变化来区分各组的不同类型和性质，运用对比等分析方法研究事物的数量表现和数量关系，从而正确地认识事物的本质及其规律。离散型数据：也称不连续数据或计数数据，在一定区间内的取值是固定的，不能无限细分的数据，一般用自然数或整数单位表示。连续型数据：在一定区间内可以任意取值的数据，也就是说可以无限细分到任意小数位。
通过上面的内容，我们不难发现，数据分析的内容就是比较多的，大家在进行数据分的时候还是需要掌握很多的方法，这样对自己的数据分析职业生涯才能带来更多的益处。最后感谢大家的阅读，喜欢我们的文章可以多多关注我们的最新动态哟。
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