其它分析方法概述课件

其它分析方法概述件•

数据分析基•

描述性分析01数据分析基数据类型数值型数据类别型数据文本数据时间序列数据包括连续型和离散型，如年龄、收入、身高、体重等。将对象划分为几个类别，如性别、教育程度、婚姻状况等。包括评论、反馈、调查问卷等，需要经过文本分析处理。记录某一时间点的数据，如股票价格、销售数据等。数据收集01020304调查问卷数据库查询API接口社交媒体数据通过设计问卷，向目标人群发从数据库中提取相关数据。通过API接口获取数据。通过爬虫技术获取社交媒体平放并收集数据。台上的数据。数据清洗缺失值处理数据转换删除缺失值或用平均值、中位将数据转换为适合分析的格式，如对数转换、标准化等。数等填充。异常值处理数据去重删除异常值或用平均值、中位数等填充。去除重复的数据记录，确保数据的唯一性。02描述性分析描述性统计频数统计标准差和方差对数据进行频数统计，了解各变量的计算数据的标准差和方差，了解数据分布情况。的离散程度。平均数、中位数、众数计算数据的平均数、中位数和众数，了解数据的集中趋势和离散程度。图表展示柱状图折线图用于展示分类数据之间的比较关系。用于展示时间序列数据的变化趋势。饼图散点图用于展示数据的比例关系。用于展示两个连续变量之间的关系。交叉表分析01交叉表分析用于展示两个分类变量之间的关系，通过交叉表可以直观地了解不同类别之间的比较关系。02交叉表可以计算相对频数、相对比例等统计量，进一步分析数据之间的关系。03性分析回归分析回归分析是一种统计学方法，用于探索变量之间的关系，并预测一个或多个变量的未来值。回归分析通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系，并利用历史数据来预测未来的趋势。线性回归是最常见的回归分析形式，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合数据。决策树决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过树形结构将数据集划分为不同的子集，并根据每个子集的特征进行预测。决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构。在每个节点，算法选择最佳划分属性，将数据集分为两个或多个子集。决策树可以用于分类问题，也可以用于回归问题，通过预测连续的目标变量值。随机森林随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测精度和稳定性。随机森林由多个决策树组成，每个树都是在随机选取的子集上训练的。在预测阶段，随机森林对每个样本进行预测，并综合所有树的预测结果，以获得最终的预测结果。随机森林具有较好的泛化性能和稳定性，能够处理高维数据和特征选择问题。04解性分析因子分析因子分析是一种统计技术，用于从一组变量中提取公因子，这些公因子能够解释变量之间的相关性。通过因子分析，可以识别出隐藏在大量数据中的结构，从而简化复杂数据的解释。因子分析广泛应用于心理学、社会学、经济学等领域，用于探索变量之间的关系和结构。聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的对象或观测值分组到不同的类或簇中。聚类分析基于对象之间的相似性或距离进行分组，使得同一组内的对象尽可能相似，而不同组之间的对象尽可能不同。聚类分析广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分等领域，用于发现数据的内在结构和模式。主成分分析主成分分析是一种降维技术，用于从原始变量中提取少数几个主成分，这些主成分能够解释原始变量的大部分方差和变异。主成分分析通过线性变换将原始变量转换为新的正交变量，这些新变量按照其解释的方差依次排列。主成分分析广泛应用于多元统计分析、数据压缩、特征提取等领域，用于减少数据的维度并保留其主要特征。05数据可化基础图表柱状图折线图用于比较不同类别数据的大小。用于展示数据随时间变化的趋势。饼图散点图用于表示各部分在整体中所占的比例。用于展示两个变量之间的关系。可视化工具ExcelTableau常用的电子表格软件，也提供了丰富的图数据可视化专业工具，支持多种数据源连接和自定义图表。表功能。Power

BID3.js微软推出的数据可视化工具，可与Office套开源的数据可视化库，支持高度自定义的图表和交互效果。件集成。数据地图010203地