对于多数同学而言，SAT数学学习过程中，数据分析(Data Analysis)算是相对棘手的一道题。

　　新航道在线小编为大家分享了几个数据分析题必备的知识点，祈望对于各位有所帮助。【立即咨询】

　　何为数据分析？

　　数据分析会涉及到一系列内容。首先是要通过必要的方法采集数据（Data Collection）并汇总下来。之后对采集的数据进行过滤分析梳理，寻找其背后的整体趋势，从而可以辨别数据的真伪好坏，同样也是对事物的未来趋势做出预判。为了总结和预判，我们采取了数据分析（Data Analysis）。

　　数据分析中常用的图表

　　★表格Table：数据的准确记载。

　　★柱状图Bar Graph/Histogram：整体趋势评估。

　　★线形图LineGraph：线形图展示了事物发展的总体态势，简言之，若是线的形状能够用某种方程来模拟，我们的数学分析就具备了预测的特征。

　　★ 饼状图piechart：核心体现的是比重proportion或者百分比percentage。多数时候饼状图并不展现绝对数值，只是对于不同事物的比重进行比较。

　　与数据分析相关实验experiment具体步骤都有哪些

　　SAT数据分析的题目都会涉及一些实验的细节，多数同学会因为各种因素在这里丢分，接下来，简单介绍下实验的基本步骤。

　　实验目的：透过实验来探寻一个假设(hypothesis)是否准确。

　　实验步骤：

　　1.说明实验要验证的假设，同时给出关键定义以防误解。(这一步学生不用过多在意，考试时会在题目中把这个背景一带而过)。

　　2.Literature Review.是把历来相关问题的文献阅读一遍，一是确认自己不是重复进行研究，二是找到他们所遗漏的问题，作为未来研究的方向和突破口。学生可略过此步，因为我们的数学题目中不会涉及此环节。

　　3.Experimental Design.实验设计有多种方式，但均须保证实验结果准确无疑，因此，要保证此实验个体在很多性质上都是具备代表性。

　　譬如说，某项实验给出男女参加人的比例或参加人的种族(race)、民族(ethnicity)、文化背景(cultural background)、家庭经济背景(SES)、家庭文化教育背景(family educational background)等信息，其目的就是展示实验参加人对于人群的代表性。

　　这些与参加人有关的多重信息叫做demographic  data。这部分内容能够说很琐碎，但其目的就是证明代表性(representativeness)。

　　再譬如，实验用了某种方法进行取样(sampling)，取样的方式林林种种，但其服务的目的都相同，保证所取样本对于其所针对目标群体(target population)具有代表性。

　　因此，同学们普遍看到的词均是随机取样(random sampling)，此类取样方式是所有取样方式中最基本最常见的。

　　4.Experimental Group vs  Control Group，实验组和参照组。

　　所谓参照组，就是不施加以实验的变量，静静地搁置在一旁。它们的存在就是为通过比较查看实验介入变量所起的功效。

　　譬如说，要知道一种药是否具备减肥功能，就给实验组(experimental group)吃这种药，给参照组(control group)吃长得相同的糖丸，实验期一过，通过两组数据对比，看看这种被实验的减肥药是否有效。

　　5.数据分析Data Analysis.这个部分是我们的重点。

　　因为涉及到了具体的运算。题目会先说到数据采集Data  Collection，这个步骤留意数据的代表性就行，题目也许会提及random等关键词，通过对上文的学习，学生也清楚了这一点。而数据具体分析计算才是我们的关键，是数学的真正考点。

　　6.Results & Discussion.这个部分就是结果。

　　在数学考试中，通常会让学生求出结果而不是直接给予结果，因此，这部分我们不必过于在意。对于Discussion， 它真正含义的表达是对于实验的疏漏和不足，期待在未来得到改进。【如何快速把控SAT数学数据分析】

　　熟悉了上述实验的步骤，在做题时是不是更加顺畅了呢？