数据存储与管理是数据分析的重要组成部分，在进行数据分析时需要用到不同的办法进行数据处理与筛选，以便得到有价值的结论。本文将介绍一些常用的数据分析办法。
一、数据预处理
在进行数据分析之前，常常需要对原始数据进行一些预处理。数据预处理是指将原始数据经过清洗、过滤、转化等一系列操作，使其变得更易于分析。具体操作包括生成指标、填补缺失值、去除异常值、数据变换、数据归一化等等。数据预处理操作的好坏将直接影响到后续分析结果的准确性。
二、描述性统计分析
描述性统计分析是一种用来描述数据集中特征和概况的分析方法。它采用统计学方法对大量数据进行统计计算，并通过图表等形式展示出来。包括以下几种指标：中位数、平均值、方差、标准差、极差等等。描述性统计分析可以帮助我们快速了解数据的分布情况、基本特征等，为后续数据分析提供基础。
三、探索性数据分析
探索性数据分析是一种旨在探索数据集的分布、变化趋势、异常点和相关性的分析方法。它主要通过绘制散点图、箱线图、直方图等图表来展示数据的分布情况，并通过对图形的观察来得到初步的结论。探索性数据分析可以帮助我们更好地理解数据集的结构、提出假设以及更好地建立数据模型。
四、假设检验
假设检验是一种用来验证某个假设是否成立的统计方法。其基本原理是对被检样本观测所得的结果进行比较，判断是否有充分的证据证明某个假设成立。假设检验常被用于检验某个因素对结果的影响是否显著，或者比较两个样本之间的差异是否显著等，其结果可用来支持或者反驳某个假设。
五、回归分析
回归分析是一种用来研究多个自变量（或解释变量）与一个因变量（或被解释变量）之间关系的统计方法。其基本原理是寻找一个可以描述变量间关系的函数，并用该函数来预测因变量的值。回归分析常被用于探索某个因素对结果的影响是否显著，或者探索变量间存在何种关系。
总之，数据存储与管理论文数据分析的办法是多种多样的，需要根据不同分析目的、数据特征及研究领域的需求进行选用。在进行数据分析时，需要选择合适的分析方法，合理设计实验和样本，以获得可靠的结果。
