我們在上面的內容中為大家解釋了資料分析中的分組分析方法，我們根據屬性指標分組分析法和數量指標分組分析法的定義給大家進行了詳細的說明。但是對於數量指標分組分析法沒有給大家詳細地說明，今天我們給大家好好講解一下這方面的內容，希望這篇文章能夠幫助到大家。

數量指標分組分析法有單項式分組和組距式分組。現在我們給大家說一說單項式分組。單項式分組一般適用於離散型資料，而且資料值不多、變動範圍較小的情況。每個指標值就是一個組，有多少個指標值就分成多少個組。如按產品產量、技術級別、員工工齡等指標分組。

然後就是組距式分組是指資料的變化幅度較大的條件下，將資料總體劃分為若干個區間,每個區間作為一組,組內資料性質相同,組與組之間的性質相異。而組距式分組需要確定幾個關鍵的分組要素：組數、組距、組限、組中值。

首先給大家說一下組數。組數即分組個數。通過總體資料的多少來分析確定，組數既不能太少，也不宜太多，應該保證各組都能有足夠的單位資料。如組數太少，資料分佈就會過於集中，組數太多，資料的分佈就會過於分散，不能正確反映資料的分佈特徵。

然後給大家說一下組限。 組限是用來表示各組之間界限的資料值。其中，在每一組中最小的資料值為下限；最大的資料值為上限。

接著說一下組距。組距是指每一組的上限與下限之間的距離，也就是組距等於上限減去下限。組距式分組中，各組組距都相等的分組稱為等距分組，各組組距不相等的分組則稱為不等距組。

最後說一下組中值。組中值即每組上下限的中點值，它是各組資料值的代表值。在假定各組資料在本組內呈均勻分佈的情況下，組中值就是上限和下限之和除以二。

所以分組的目的並不是單純確定各組在數量上的差別，而是要通過數量上的變化來區分各組的不同型別和性質，運用對比等分析方法研究事物的數量表現和數量關係，從而正確地認識事物的本質及其規律。離散型資料：也稱不連續資料或計數資料，在一定區間內的取值是固定的，不能無限細分的資料，一般用自然數或整數單位表示。連續型資料：在一定區間內可以任意取值的資料，也就是說可以無限細分到任意小數位。

通過上面的內容，我們不難發現，資料分析的內容就是比較多的，大家在進行資料分的時候還是需要掌握很多的方法，這樣對自己的資料分析職業生涯才能帶來更多的益處。最後感謝大家的閱讀，喜歡我們的文章可以多多關注我們的最新動態喲。