一提到数学，高等数学，线性代数，概率论与数理统计，数值分析，空间解析几何这些数学课程，头疼呀。作为文科生，遇见这些课程时，通常都是各种寻求帮助，班上有位宅男数学很厉害，各种被女生‘围观’，这数学为什么这么难，学了有啥用呀。
有用的，当做数据分析的时候，使用到SPSS，在线SPSS分析的时候就知道用处了，在写论文的时候会用到SPSS数据分析，工作的时候也会用到SPSS数据分析。此时才知道原来数学很重要。我的数学不好肿么办？听我一一道来。
1.数据类型
学过数学的童鞋都知道，数学里面分了两类数据，离散和连续数据，听上去文绉绉的，不懂。那我问男人和女人知道不，知道，对了这种就是离散数据。身高体重知道不，知道，这种就是连续数据。离散数据可以理解为分类，类别，数个数；而连续数据理解为算平均值，度量，比如平均身高，平均年龄，但不能说成是平均性别。离散和连续数据是数学上文绉绉的称呼。如果我们是做数据分析，通常又换成另外一种称呼，定类和定量数据。定类就是离散数据，定量就是连续数据。这点get到后，数据分析方法啥都不在话下，让智能化软件SPSSAU【备注：在线网页版SPSS】这些去解决就好，默认出来智能化文字分析结果。
2.X和Y
除了数据类型外，数学上老是有一些符号，比如X，Y，Z，α，β，γ，还有好多拉丁符号，看着都头疼，而且更糟糕的是发音还那么奇怪。这些都是数学用词，如果是数据分析，只需要知道X和Y就可以。为什么这么简单呢？数据分析通常是用于业务场景，让所有人都会所有人都能懂的。而数学符号是专业性名词，一小部分学习数学专业的人群才懂。
而X，Y基本所有人都懂，平面二维式思维，如果加上Y就变成空间三维思维。这种会变得复杂难懂，而数据分析出来结果是让人理解让人懂的，越简单易懂越有意义越有用的结论越受欢迎。因此从数据分析角度来看，只需要懂X，Y这两个符号就OK。别小看X，Y这两个符号，加上上述的数据类型，它们可以产生非常多的组合，也称作分析方法。
有了X，Y，我们可以研究X和Y之间的关系情况，比如X对于Y的影响关系，X对于Y的差异关系等。下面一一讲述。
3.X和Y的组合方法
再讲组合之前，先单独讲下不区分X和Y的分析方法，如下表格：
当不需要区分不区分X和Y时，比如我只研究性别1个数据，或者只研究身高，体重情况如何等。并不需要研究关联关系，所以并不涉及X和Y的关联关系。这种都可统称为数据基本描述统计，当然数据类型不一样时，方法不同。比如性别为定类数据，这时用频数分析；身高体重是定量数据，这时用描述分析。数据的基本描述统计是最基础的数据分析方法，而且通常都需要做这类分析方法，因为了解了基本情况是非常必要的。
接下来将下X和Y之间的关联关系时，会使用到的数据研究方法；如下表格：
最后一类是影响关系；X对于Y的影响；影响关系的分析方法区分，完全是根据Y的类别而定；比如Y是定量数据，我们则应该使用线性回归分析；如果Y为定类数据，此时我们应该使用Logit回归分析，而具体再细分，Logit回归可以有：二元Logit回归，多分类Logit回归，区分在于Y，举例如下表：
如果X影响Y时，Y只分为两类，购买和不购买，愿意和不愿意，是和否等，这时候就需要使用二元Logit回归分析；如果Y分为n类(n>2)时，则需要使用多分类Logit回归。
数据类型,X和Y；这两点搞明白后，绝大多数的数据研究方法都可以搞定，而这也是当前数学研究的核心思想。也是分析软件的设计理念，网页在线版本的SPSS即SPSSAU软件平台，它的设计核心理念就是这样，只需要会区分数据类型，知道X和Y；就可以自己进行数据分析，其它的全部都可以直接由SPSSAU生成智能化文字结果；当然，分析方法还有很多的，比如因子分析，聚类分析等，这些方法不是研究X和Y的关联性，而是别有用处。
4.其它研究方法
除开X与Y的关联关系研究，其实还有一些其它的研究方法；比如对于很多个X同时进行分析应该使用什么方法呢？此时可能会结合分析用处而对应不同的方法；常见有因子分析和聚类分析两种，如下表：
如果说了30句话，现在想把30句话概括浓缩成5个关键词，这种就叫浓缩；此时需要使用因子分析；如果有300个人想进行分类，分成3类人群，此时可使用聚类分析（常见是K-means聚类方法）。
除了浓缩和聚类，事实还有非常多其它的研究方法，比如信度研究，多因素方差，非参数检验，正态性检验，配对T检验等等。后续慢慢再谈,更多知识也可使用网页版SPSS即SPSSAU【备注：在线网页版SPSS】进行学习，里面智能化分析结果一目了然，‘拖拽点一下’完成分析得到智能化结果，更多研究方法的详述也可直接查到。