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【ML第二节】:对数据分析的理解

机器学习 Raybra_Wei 2年前 (2018-07-10) 232次浏览 0个评论 扫描二维码

数据分析的理解

数据分析:指利用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。(百科)

【ML 第二节】:对数据分析的理解

理解:数据分析注重利用一定的数学分析工具和一定的专业知识去分析数据,通过获取到的大量的某方面的数据,通过一系列的算法进行过滤,推导,从而获得对现实生活中某方面有指导意义的知识。

预备知识:概率论、统计学、心理学、专业知识

分析软件:SPSS、SAS、Excel、SQL、R

模型选取:在进行数据分析时对于不同的场景需要不同的算法、模型。只有对特定的场景选择较好的模型,才能更好的获取我们所需要的知识;基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

结果展示:当我们对数据进行分析后需要对所形成的知识进行展示,从而对自己或者他人有一个明了的展示。常见的展示方法有:

  • 图表展示:用一些柱状图、饼图、盒图等进行展示。
  • 曲线展示:运用走势曲线或者 ROC 曲线进行展示。
  • 文字展示:通过语言文字描述进行结果的分析展示,但是不够直观。

数据分析流程

  1. 数据获取
  2. 数据清洗
  3. 分析工具选取
  4. 数据分析模型选择
  5. 数据处理
  6. 处理结果展示
  7. 结果数据分析

 


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