数据分析的-五种常用方法实例

多少因,还需要多少因。如果是多选的情况下,我们就可以通过这种方法来找到最佳路径决策(应对方法) 当然,假说的威力不仅仅如此。假说可是一匹天马(行空),除了结果可以假设,过程也是可以被假设的。 我们回到数据分析的目的,我们就会知道只有明确了问题和需求,我们才能选择分析的方法。 三大数据类型:这个属于偷换概念,其实就是时间序列的细分,不是真正意义上的数据类型,但这个却是在处理销售数据时经常会碰到的事情。数据放...

数据分析技能点-单变量分析和基础统计

,如何从这些数据中获取有用的信息呢?这就是单变量分析和基础统计发挥作用的地方。 文章目录 单变量分析 基础统计概念 代表性数值 单变量分析和基础统计总结 单变量分析 单变量分析是一种针对单一变量进行的数据分析方法。它不仅仅是一个数据的“快照”,而是一个深入探讨数据特性的过程。这种分析可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度等。 想象一下你正在选购一辆新车,可能会关注多个因素,如价格、油耗和安全性能。...

数据分析技能点-数据挖掘及入门

数据挖掘发挥作用的地方。 文章目录 数据挖掘概览 数据挖掘的方法和应用 数据挖掘与大数据 数据挖掘常用方法 提取数据 数据排序 数据分组 数据性质拆解 数据间关系 数据挖掘的过程 数据挖掘处理的数据 数据分析/挖掘的本质 数据处理与管理 数据挖掘及入门总结 数据挖掘概览 数据挖掘是从大量的、不完整的、噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中,通过算法搜索隐藏在其中的规律、关联、模式和趋势的过程。但它并不仅仅是...

数据分析技能点-正态分布和其他变量分布

在数据驱动的世界里,了解和解释数据分布是至关重要的。不同类型的数据分布,如正态分布、二项分布和泊松分布,具有不同的特性和应用场景。这些分布不仅在统计学和数据科学中有广泛应用,而且在日常生活和商业决策中也起着关键作用。 文章目录 正态分布 正态分布和偏差 其他常见的单变量分布 二项分布 泊松分布 几何分布和负二项分布 多变量和时间序列分布 正态分布和其他变量分布总结 正态分布 正态分布,也称为高斯分布,是...

数据分析技能点-双变量的相关分析

在数据驱动的世界里,我们常常需要理解两个或多个变量之间的关系。这不仅在学术研究中有着至关重要的作用,而且在日常生活的各个方面也是如此。例如健康专家可能需要了解饮食和身体健康之间的关系,而市场分析师可能对广告支出和销售额之间的联系感兴趣。这就是双变量相关分析的应用场景。 文章目录 什么是双变量相关 相关系数 相关比 克莱姆相关系数 三者的关系与区别 双变量的相关分析总结 什么是双变量相关 双变量相关 是统...

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

Apache Spark 是一种流行的开源大数据分析框架,它是建立在强大的分布式计算引擎基础上的,可以处理大规模的数据,并提供高性能的数据处理能力。以下是 Apache Spark 的一些基本概念: 1. Resilient Distributed Datasets(RDD):是 Spark 中的核心概念,是一个可并行计算的分布式数据结构,它可以储存大规模的数据,并提供对数据的高效操作。 2. Spark...

数据分析(Python)学习笔记1(python基础快速过)

第 1 部分 基础篇 第1章 Python语言基础 1.2 语法基础(快速过一遍) 1.代码注释方式 注释代码有以下两种方法: (1)在一行中,“#”后的语句不被执行,表示被注释。 (2)如果要进行大段的注释,可以使用一组3个单引号(''')或3个双引号(""")将注释内容包围。 2.用缩进来表示分层  Python语句块使用代码缩进4个空格或者一个Tab键表示分层,但在程序中不要同时使用Tab键和空格来...

数据分析思维-分析方法(基础)

数据分析的基础方法概念理解,其关键在于在业务中锻炼数据分析思维。(将以下基础方法带有好奇心的应用在生活中练习数据分析思维 ) 例如:经典的啤酒与尿布(分析一个爸爸去超市买东西的行为,将尿布和啤酒放在一起) 例如:分析夜市上100家店那些营业高、利润 经营类型 等等 主要是养成数据分析的思维,可应用工作、生活日常的方方面面。 1.象限法:包括二维平面,也包括三维立体。(直观清晰、但缺少量化)。 例如:产品的...

【大数据实训】基于Hadoop的2019年11月至2020年2月宁波天气数据分析(五)

基于Hadoop的2019年11月至2020年2月宁波天气数据分析 目 录 1 分布式集群搭建 1 1.1 Hadoop 集群搭建与配置 1 1.1.1 Hadoop 简介 1 1.1.2 Hadoop 集群搭建 2 1.2 Maven 安装与配置 11 1.2.1 Maven 简介 11 1.2.2 Maven 工程的创建 12 1.3 windows 搭建 hadoop 开发环境 15 1.3.1 ...

数据分析的概念

一、数据分析的目的:把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出研究对象的内在规律。(主要在于分析目的及过滤脏数据) 1.数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。(这一过程是质量管理体系的支撑关键)。 2.数据分析覆盖项目的整个寿命周期,例如:项目的前提调研、可行性分析、用户行为习惯分析、市场分析等等。 二、数据分析主要包含的领域/类别:描述性统计分析、探索性数...
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