Apakah kaedah analisis data?

Kaedah analisis data termasuk: 1. Analisis statistik deskriptif, yang mengira dan meringkaskan item statistik asas set data untuk menerangkan ciri dan pengedaran data 2. Analisis data penerokaan, menjalankan penerokaan awal set data untuk ditemui; Maklumat seperti pola, anomali dan trend tersembunyi dalam data 3. Pengujian hipotesis, menggunakan kaedah statistik untuk menilai sama ada sesuatu hipotesis adalah benar 4. Analisis regresi, mewujudkan model matematik untuk menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar; . , Analisis kelompok, membahagikan objek pemerhatian dalam set data kepada kumpulan atau kategori yang berbeza mengikut persamaan, dsb.

Persekitaran pengendalian artikel ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.

Kaedah analisis data merujuk kepada proses penyusunan, pembersihan dan pentafsiran data untuk mendapatkan maklumat dan pandangan yang berguna. Dalam bidang analisis data, terdapat banyak kaedah yang boleh digunakan untuk memproses dan menganalisis data Berikut adalah beberapa kaedah yang biasa.

1. Analisis statistik deskriptif:

Analisis statistik deskriptif menerangkan ciri dan taburan data dengan mengira dan meringkaskan item statistik asas set data. Ia biasanya termasuk pengiraan penunjuk seperti min, median, sisihan piawai dan taburan kekerapan data untuk membantu kami memahami dengan lebih baik kecenderungan memusat, serakan dan taburan data.

2. Analisis Data Penerokaan (EDA):

Analisis data penerokaan ialah penerokaan awal set data untuk menemui corak tersembunyi, anomali, arah aliran dan maklumat lain dalam data. Ia termasuk melukis carta visual seperti histogram, plot taburan dan plot kotak, serta mengira penunjuk statistik seperti kovarians dan pekali korelasi untuk membantu kami menemui korelasi dan anomali dalam data.

3. Pengujian hipotesis:

Pengujian hipotesis ialah proses menggunakan kaedah statistik untuk menilai sama ada sesuatu hipotesis adalah benar. Ia biasanya melibatkan dua hipotesis, satu hipotesis nol dan satu lagi hipotesis alternatif. Dengan mengira nilai-p ujian statistik, kita boleh menentukan sama ada hipotesis nol telah ditolak dan dengan itu membuat inferens tentang hubungan atau perbezaan dalam set data.

4. Analisis regresi:

Analisis regresi menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah bersandar dengan mewujudkan model matematik, dan menggunakan model ini untuk meramalkan pembolehubah bersandar yang tidak diketahui. Kaedah analisis regresi biasa termasuk regresi linear, regresi polinomial, regresi logistik, dsb. Analisis regresi boleh membantu kita memahami hubungan antara pembolehubah dan membuat ramalan dan sokongan keputusan.

5. Analisis Kluster:

Analisis Kluster ialah proses membahagikan objek yang diperhatikan dalam set data kepada kumpulan atau kategori yang berbeza berdasarkan persamaan. Ia mengelompokkan objek yang serupa bersama-sama dan memisahkan objek yang tidak serupa dengan mengira persamaan atau jarak antara objek yang diperhatikan. Analisis kluster sering digunakan dalam pembahagian pasaran, klasifikasi pelanggan dan senario aplikasi lain untuk menjalankan aktiviti pemasaran yang disasarkan.

Di atas hanya menyenaraikan beberapa kaedah analisis data biasa Sebenarnya, terdapat banyak kaedah lain, seperti analisis siri masa, analisis faktor, analisis komponen utama, dll. Dalam analisis data sebenar, kita boleh memilih kaedah yang sesuai mengikut masalah tertentu dan ciri data untuk lebih memahami data, menemui masalah dan membuat keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah analisis data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!