Quelles sont les méthodes d'analyse des données ?

Les méthodes d'analyse des données comprennent : 1. L'analyse statistique descriptive, qui calcule et résume les éléments statistiques de base de l'ensemble de données pour décrire les caractéristiques et la distribution des données. 2. L'analyse exploratoire des données, effectue une exploration préliminaire de l'ensemble de données pour découvrir ; Informations telles que les modèles, les anomalies et les tendances cachées dans les données ; 3. Tests d'hypothèses, utilisant des méthodes statistiques pour évaluer si une hypothèse est vraie 4. Analyse de régression, établissant un modèle mathématique pour décrire la relation entre les variables indépendantes et les variables dépendantes ; . , Analyse de cluster, division des objets d'observation dans l'ensemble de données en différents groupes ou catégories en fonction de leur similarité, etc.

L'environnement d'exploitation de cet article : système Windows 10, ordinateur DELL G3.

La méthode d'analyse des données fait référence au processus d'organisation, de nettoyage et d'interprétation des données pour obtenir des informations et des informations utiles. Dans le domaine de l’analyse des données, de nombreuses méthodes peuvent être utilisées pour traiter et analyser les données. Voici quelques méthodes courantes.

1. Analyse statistique descriptive :

L'analyse statistique descriptive décrit les caractéristiques et la distribution des données en calculant et en résumant les éléments statistiques de base de l'ensemble de données. Cela comprend généralement le calcul d'indicateurs tels que la moyenne, la médiane, l'écart type et la distribution de fréquence des données pour nous aider à mieux comprendre la tendance centrale, la dispersion et la distribution des données.

2. Analyse exploratoire des données (EDA) :

L'analyse exploratoire des données est l'exploration préliminaire de l'ensemble de données pour découvrir des modèles cachés, des anomalies, des tendances et d'autres informations dans les données. Il comprend le dessin de graphiques visuels tels que des histogrammes, des nuages ​​de points et des diagrammes en boîte, ainsi que le calcul d'indicateurs statistiques tels que les coefficients de covariance et de corrélation pour nous aider à découvrir les corrélations et les anomalies dans les données.

3. Test d'hypothèse :

Le test d'hypothèse est le processus d'utilisation de méthodes statistiques pour évaluer si une hypothèse est vraie. Cela implique généralement deux hypothèses, l’une est l’hypothèse nulle et l’autre est l’hypothèse alternative. En calculant la valeur p d'un test statistique, nous pouvons déterminer si l'hypothèse nulle a été rejetée et ainsi tirer des conclusions sur les relations ou les différences dans l'ensemble de données.

4. Analyse de régression :

L'analyse de régression décrit la relation entre les variables indépendantes et les variables dépendantes en établissant un modèle mathématique et utilise ce modèle pour prédire la variable dépendante inconnue. Les méthodes courantes d'analyse de régression comprennent la régression linéaire, la régression polynomiale, la régression logistique, etc. L'analyse de régression peut nous aider à comprendre la relation entre les variables et à faire des prédictions et une aide à la décision.

5. Analyse de cluster :

L'analyse de cluster est le processus de division des objets observés dans l'ensemble de données en différents groupes ou catégories en fonction de la similarité. Il regroupe des objets similaires et sépare les objets différents en calculant la similitude ou la distance entre les objets observés. L'analyse clusterisée est souvent utilisée dans des scénarios d'application tels que la segmentation du marché et la classification des clients pour mener des activités marketing ciblées.

Ce qui précède ne répertorie que quelques méthodes courantes d'analyse de données. En fait, il existe de nombreuses autres méthodes, telles que l'analyse de séries chronologiques, l'analyse factorielle, l'analyse en composantes principales, etc. Dans l'analyse réelle des données, nous pouvons choisir des méthodes appropriées en fonction de problèmes spécifiques et des caractéristiques des données afin de mieux comprendre les données, découvrir les problèmes et prendre des décisions.

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