相信绝大多数人对于大数据的理解还是来自于购物平台中对于顾客的需求和购买力的采集，这些数据是最为常见也是最简单的采集。对于武汉面板数据分析，很多人都不知道是什么。面板数据实际上又称为平行数据，它主要是针对时间序列，在一个时间序列中进行切片，获取到多个截面，观测多个截面中的数据，就是面板数据。

武汉面板数据分析常见的方式就是首先对数据平稳性进行检验。这种检验的方式主要分为三种，分别是只有截距、既有截距又有时间趋势以及以上皆无。当一个时间序列剔除了截距和时间趋势后，剩余的序列为同方差。检验是为了确保结果的有效性，避免伪回归的存在。

而下一步，则是对数据进行协整检验或者是模型修正。协整检验是根据变量间长期保持的均衡关系进行考察，当平稳性检验结果显示变量为同阶单整，就可以利用这种方法进行分析；模型修正则是针对平稳检验结果为变量之间是非同阶单整的情况而进行的，目的是为了消除数据不平稳对于回归造成的不利影响。

最后，就是对于面板数据分析的模型选择。一般来说，分为三种选择方向。第一种是混合型，这种基于时间和截面的混合，时间上不同个体之间不存在显著性差异，同时截图之间也不存在这种差异性，那么就是直接将面板的数据进行混合计算。第二种则是对于不同截面和不同的时间，不同的截距进行虚拟变量估计，属于固定效应模型。第三种则是随机效应模型，它是固定模型中随机产生的时间和截面误差项的平均效应数值。