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    天津快乐十分前一走势图:人人都应该掌握的9种数据分析方法

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-06-29 | 作者:admin

    说到数据分析,首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容,往往因为数学就令很多人望而却步了。CPDA数据分析师给大家分享9个不带数学推导的数据分析方法,希望大家能喜欢~来一起学习数据分析方法吧!

     

    数据分析思维图

     

    1.分类

    分类分析的目标是:给一批人(或者物)分成几个类别,或者预测他们属于每个类别的概率大小。

    举个栗子:“京东的用户中,有哪些会在618中下单?”这就是个典型的二分类问题:买or不买。

    分类分析(根据历史信息)会产出一个模型,来预测一个新的人(或物)会属于哪个类别,或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式:

    形式1:京东的所有用户中分为两类,要么会买,要么不会买。

    形式2:每个用户有一个“会买”,或者“不会买”的概率(显然这两个是等效的)。“会买”的概率越大,我们认为这个用户越有可能下单。

    如果为形式2画一道线,比如0.5,大于0.5是买,小于0.5是不买,形式2就转变成形式1了。

     

    2.回归

    回归任务的目标是:给每个人(或物)根据一些属性变量来产出一个数字(来衡量他的好坏)。

    举个栗子:每个用户在618会为京东下单多少钱的?

    注意回归和分类的区别在:分类产出的结果是 固定的几个选项之一 ,而回归的结果是连续的数字,可能的取值是无限多的 。>>了解回归分析的步骤

     

    3.聚类

    聚类任务的目标是:给定一批人(或物),在不指定目标的前提下,看看哪些人(或物)之间更接近。

    注意聚类和上面的分类和回归的本质区别:分类和回归都会有一个给定的目标(是否下单,贷款是否违约,房屋价格等等),聚类是没有给定目标的。

    举个栗子:给定一批用户的购买记录,有没有可能分成几种类型?(零食狂魔,电子爱好者,美妆达人……)

     

    4.相似匹配

    相似匹配任务的目标是:根据已知数据,判断哪些人(或物)跟特定的一个(一批)人(或物)更相似。

    举个栗子:已知一批在去年双十一下单超过10000元的用户,哪些用户跟他们比较相似?

     

    5.频繁集发现

    频繁集发现的目标是:找出经常共同出现的人(或物)。这就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了。这个例子太容易扩展,就不再举栗子啦。

     

    6.统计(属性、行为、状态)描述

    统计描述任务的目标是最好理解的:具有哪些属性的人(或物)在什么状态下做什么什么事情。

    举个栗子:5月份一个月内每个用户在京东7天内无条件退货的次数

    统计描述常常用户欺诈检测,试想一个用户一个月退货100+次,这会是一种什么情况?

     

    7.连接预测

    连接预测的目标是:预测本应该有联系(暂时还没有)的人(或物)。

    举个栗子:你可能认识xxx?你可能想看xxx?

     

    8.数据压缩

    数据压缩的目的是:减少数据集规模,增加信息密度。

    举个栗子:豆瓣想分析用户关于国外电影的喜好,讲国内电影的评分数据都排除掉

    大数据,也不是数据越多越好,数据多带来的信息多,但是噪声也会变多。

     

    9.因果分析

    顾名思义,因果分析的目标是:找出事物间相互影响的关系。

    举个栗子:广告的效果提升的原因是广告内容好?还是投放到了更精准的用户?

    这里最常见的手段就是A/B test啦,大家肯定都不陌生。

     

    相信大家已经掌握了基础的数据分析方法,按照这个思路可以多做一些练习,就能熟练应用了。

    生活中我们每天都在产生数据,数据,让一切有迹可循,让一切有源可溯。数据分析是非常强大的,不过当然还是要在具体的情景下,严格的选择假设,采用科学的分析方法才能产出有价值的结果。

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