13、数据解析：从基础方法到预测性维护应用

数据解析：从基础方法到预测性维护应用

在当今数字化时代，数据解析是从海量数据中获取有价值信息的关键步骤。通过不同的解析方法，我们可以深入了解数据背后的含义，为决策提供有力支持。下面将详细介绍不同类型的数据解析方法及其在预测性维护中的应用。

1. 不同类型的数据和解析方法

数据解析方法主要分为定性和定量两类，它们在目的、研究方法、数据类型等方面存在明显差异。

1.1 定性与定量分析

• 定性分析 ：用于深入了解潜在原因、观点和动机，是非统计性的，主要依据具体材料进行分析。它关注的是无法测量的信息，如人们的想法和意见。定性研究可用于发现思想和意见的趋势，深入探究问题。数据收集方法包括非结构化或半结构化方式。
• 定量分析 ：通过生成数值数据或可转换为可用统计数据来量化问题。例如收入、身高、体重等都是定量数据。其主要目的是对数据进行量化，以便从样本推广到总体，并测量各种观点和意见的发生率。定量分析采用统计和算法方法，以表格形式呈现结果，为潜在的定量研究提供思路和假设。

分析类型	目的	研究方法	数据类型	研究者独立性	样本大小	示例问题
定量分析	测试假设，回答特定问题