其它分析方法概述課件

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數(shù)據(jù)分析基?

描述性分析01數(shù)據(jù)分析基數(shù)據(jù)類型數(shù)值型數(shù)據(jù)類別型數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)包括連續(xù)型和離散型，如年齡、收入、身高、體重等。將對象劃分為幾個類別，如性別、教育程度、婚姻狀況等。包括評論、反饋、調(diào)查問卷等，需要經(jīng)過文本分析處理。記錄某一時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，如股票價格、銷售數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)收集01020304調(diào)查問卷數(shù)據(jù)庫查詢API接口社交媒體數(shù)據(jù)通過設(shè)計(jì)問卷，向目標(biāo)人群發(fā)從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)。通過API接口獲取數(shù)據(jù)。通過爬蟲技術(shù)獲取社交媒體平放并收集數(shù)據(jù)。臺上的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗缺失值處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換刪除缺失值或用平均值、中位將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如對數(shù)轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)等填充。異常值處理數(shù)據(jù)去重刪除異常值或用平均值、中位數(shù)等填充。去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性。02描述性分析描述性統(tǒng)計(jì)頻數(shù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差和方差對數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，了解各變量的計(jì)算數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和方差，了解數(shù)據(jù)分布情況。的離散程度。平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)的平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)，了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。圖表展示柱狀圖折線圖用于展示分類數(shù)據(jù)之間的比較關(guān)系。用于展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。餅圖散點(diǎn)圖用于展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系。用于展示兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系。交叉表分析01交叉表分析用于展示兩個分類變量之間的關(guān)系，通過交叉表可以直觀地了解不同類別之間的比較關(guān)系。02交叉表可以計(jì)算相對頻數(shù)、相對比例等統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。03性分析回歸分析回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用于探索變量之間的關(guān)系，并預(yù)測一個或多個變量的未來值?；貧w分析通過建立數(shù)學(xué)模型來描述因變量和自變量之間的關(guān)系，并利用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的趨勢。線性回歸是最常見的回歸分析形式，它通過最小化預(yù)測值與實(shí)際值之間的平方誤差來擬合數(shù)據(jù)。決策樹決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸問題。它通過樹形結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，并根據(jù)每個子集的特征進(jìn)行預(yù)測。決策樹通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為更純的子集來構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)。在每個節(jié)點(diǎn)，算法選擇最佳劃分屬性，將數(shù)據(jù)集分為兩個或多個子集。決策樹可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，通過預(yù)測連續(xù)的目標(biāo)變量值。隨機(jī)森林隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的預(yù)測結(jié)果來提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性。隨機(jī)森林由多個決策樹組成，每個樹都是在隨機(jī)選取的子集上訓(xùn)練的。在預(yù)測階段，隨機(jī)森林對每個樣本進(jìn)行預(yù)測，并綜合所有樹的預(yù)測結(jié)果，以獲得最終的預(yù)測結(jié)果。隨機(jī)森林具有較好的泛化性能和穩(wěn)定性，能夠處理高維數(shù)據(jù)和特征選擇問題。04解性分析因子分析因子分析是一種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，用于從一組變量中提取公因子，這些公因子能夠解釋變量之間的相關(guān)性。通過因子分析，可以識別出隱藏在大量數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)，從而簡化復(fù)雜數(shù)據(jù)的解釋。因子分析廣泛應(yīng)用于心理學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域，用于探索變量之間的關(guān)系和結(jié)構(gòu)。聚類分析聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將相似的對象或觀測值分組到不同的類或簇中。聚類分析基于對象之間的相似性或距離進(jìn)行分組，使得同一組內(nèi)的對象盡可能相似，而不同組之間的對象盡可能不同。聚類分析廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、市場細(xì)分等領(lǐng)域，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。主成分分析主成分分析是一種降維技術(shù)，用于從原始變量中提取少數(shù)幾個主成分，這些主成分能夠解釋原始變量的大部分方差和變異。主成分分析通過線性變換將原始變量轉(zhuǎn)換為新的正交變量，這些新變量按照其解釋的方差依次排列。主成分分析廣泛應(yīng)用于多元統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等領(lǐng)域，用于減少數(shù)據(jù)的維度并保留其主要特征。05數(shù)據(jù)可化基礎(chǔ)圖表柱狀圖折線圖用于比較不同類別數(shù)據(jù)的大小。用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢。餅圖散點(diǎn)圖用于表示各部分在整體中所占的比例。用于展示兩個變量之間的關(guān)系?？梢暬ぞ逧xcelTableau常用的電子表格軟件，也提供了豐富的圖數(shù)據(jù)可視化專業(yè)工具，支持多種數(shù)據(jù)源連接和自定義圖表。表功能。Power

BID3.js微軟推出的數(shù)據(jù)可視化工具，可與Office套開源的數(shù)據(jù)可視化庫，支持高度自定義的圖表和交互效果。件集成。數(shù)據(jù)地圖010203地