一、统计分析新视角：

1. 数据描绘新论：数据描绘，即描述统计，采用图表或数学手段对数据进行整理与分析，旨在揭示数据的分布特征、数值属性以及变量间的关系。其核心目标在于揭示数据本质，挖掘数据内在规律。数据描绘主要涵盖集中趋势、离中趋势和相关关系三大板块。

（1）频数新探：在数据预处理中，频数分析及交叉频数分析用于侦测异常值，同时也能揭示一些初步的统计规律，如低收入群体满意度高于高收入群体，或女性满意度低于男性等。这些规律仅是数据表面的展现，需进一步分析验证。

（2）趋势新解：集中趋势分析旨在反映数据的一般水平，涉及平均值、中位数和众数等指标。平均值反映数据的中心位置，中位数表示数据排序后的中心值，众数则是数据中出现频率最高的值。数据差异小，平均值代表性好；差异大，中位数或众数更佳。

（3）离散新观：离散程度分析关注数据间的差异，常用方差和标准差来衡量。方差是标准差的平方，根据数据类型的不同，计算方式也有所不同。

（4）分布新论：统计分析中常假设样本分布为正态分布，通过偏度-峰度法等检验样本是否符合正态分布。偏度反映分布的偏斜程度，峰度则衡量分布曲线的尖峭程度。

（5）图形新展：图形化展示数据比文字描述更为直观。在SPSS软件中，可轻松绘制条形图、饼图和折线图等多种统计图形。

2. 假设检验新思：假设检验是统计学中根据样本推断总体的方法。首先提出假设H0，选择合适的统计量，计算统计量的值，并根据显著性水平进行检验，以决定是否接受或拒绝假设。

3. 相关分析新探：相关分析旨在研究现象间的依存关系，探讨其相关方向和程度。与回归分析不同，相关分析关注的是变量间的相关特征，而非依赖关系的函数形式。

4. 方差分析新论：方差分析用于检验两个或以上样本均数的显著性差异，通过研究控制变量对观测变量的影响来揭示数据波动的原因。

5. 回归分析新展：回归分析包括线性回归、曲线回归、logistic回归等多种形式，通过建立回归模型，求解参数，评价模型拟合程度，以进行预测。

6. 聚类分析新观：聚类分析基于“物以类聚”原则，通过计算用户间距离，将距离较近的用户归为一类。常用的算法有k-means、分层、FCM等。

7. 判别分析新探：判别分析通过总结已知分类规律，对新样本进行分类。常用方法包括最大似然法、距离判别法、Fisher判别法等。

8. 主成分与因子分析新论：主成分分析与因子分析均旨在降维，将多个指标转化为几个综合指标，以简化系统结构，揭示问题本质。

9. 时间序列分析新观：时间序列分析关注数据序列的相互依赖关系，用于对未来的数据值进行预测。

10. 决策树新论：决策树是基于概率分析的一种图解法，通过构建决策树来评估项目风险和可行性。在机器学习中，决策树是一种预测模型，表示属性与值之间的映射关系。