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  • 如果我们要简单的总结,数据分析方法,具体以下几种: 1)确定数据的准确性 这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确,我们可能是无法得出正确的分析...

    对于数据的解读,每个人都有不同的方式。如果我们要简单的总结,数据分析的方法,具体有以下几种:

    1)确定数据的准确性

    这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确,我们可能是无法得出正确的分析结果的。这是基础。

    2)明确影响数据的因素

    一个数据,会收到多种因素的影响,这些因素有内部的,有外部的,运营人员应当尽可能多的了解所有层面的影响因素,以利于我们对于数据的解读是在一个相对正确的范围内。

    3)重视长期的数据监测

    在运营数据分析中,经常会使用环比和同比方式来对比数据。简单的说,环比是本日与前一日的对比、本月与上月的对比、本季度与上季度的对比;同比是今年当日与去年当日的对比、今年当月与去年当月的对比、今年当季度与去年当季度的对比。环比帮我们看短期的数据波动,而同比帮我们了解大环境下的数据波动。

    4)保持客观的视角

    数据分析的过程中,客观非常重要,不以物喜不以己悲,做了错误的操作,带来了不利的影响要承认,获得了超出意料的成果要心平气和,切忌挑选有利于自身的结论。这是职业道德的问题,也是职业发展中非常常见的问题。

    5)注意剔除干扰项

    实际的工作中,我们会碰到很多问题,这些问题是干扰项,例如,在一个相对平稳的曲线中,突然出现了一个点上的强烈波动,这时候我们需要全面的了解个波动产生的原因,如果无法确认原因,就剔除这个波动,否则我们很难去获得一个正确的结论。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
      


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  • 在较浅的层次上,它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能,与多维分析、统计分析方法相结合,进行联机分析处理(O乙心),从而得出可供决策参考的统计分析数据;在深层次上,则从数据库中发现前所未有的、...

    ​数据挖掘(Data Mining),也叫数据开采,数据采掘等,是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上,它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能,与多维分析、统计分析方法相结合,进行联机分析处理(O乙心),从而得出可供决策参考的统计分析数据;在深层次上,则从数据库中发现前所未有的、隐含的信息。

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    随着数据量的爆炸式增长,我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作,从而帮助我们更轻松地从巨大的数据集中找出关系、集群、模式、分类信息等。下面小麦整理了市面上五款好用的数据挖掘工具,以供大家参考选择!

    1.Rapid Miner

    Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。

    它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在XML文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。

    1. KNIME

    Konstanz信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户界面,帮助用户方便地连接节点进行数据处理。

    KNIME还通过模块化的数据流水线概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

    3.Smartbi

    Smartbi Mining是一个专业的数据挖掘平台,通过深度数据建模,为企业提供预测能力。算法丰富,支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、预测、关联,5大类机器学习的成熟算法;功能完备,除提供主要算法和可视化建模功能外,Smartbi Mining还提供了必不可少的数据预处理功能;易学易用,一站式完成数据处理和建模。

    1. Orange

    Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

    1. Tanagra

    TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析,统计学习,机器学习和数据库领域的工具。 Tanagra包含一些监督学习,但也包括其他范例,如聚类,因子分析,参数和非参数统计,关联规则,特征选择和构建算法。

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  • 一、统计学习方法包含哪几种?  监督学习:用于学习的数据集都是输入\输出数据对(标记的样本),学习的任务是找到输入与输出的对应规则。主要用于分类、标注、回归分析。  非监督学习:用于学习的数据集只有...

      对统计学习方法中的基础概念和理论做一个总结。逐步更新。

      内容摘自《统计学习方法》第一章,第一章内容基本全是重要内容,因此此篇部落格算是一个加入了自己理解思路的读书笔记。

    一、统计学习方法包含哪几种?

      监督学习:用于学习的数据集都是输入\输出数据对(有标记的样本),学习的任务是找到输入与输出的对应规则。主要用于分类、标注、回归分析。

      非监督学习:用于学习的数据集只有输入(未标记的样本),学习的任务是对于数据进行分析,找到输出。主要用于聚类。

      半监督学习:是监督学习和非监督学习的结合,它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题,主要用于半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维。

      强化学习:简单理解,学习者在学习过程中不断与环境交互,会从环境中得到一定的奖赏,根据奖赏再不断的学习,直到达到一个更优的策略。

    二、统计学习三要素

      1、模型

         (1)在监督学习中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数

         (2)假设空间:包含所有可能的条件概率分布或决策函数,可以定义为决策函数的集合或条件概率分布族

         (3)参数空间:包含决策函数或条件概率分布模型中涉及的所有参数向量

      2、策略

         有了模型的假设空间,统计学习的目标在于从假设空间中选取最优模型,具体如何选择,就是策略需要考虑的问题。

      1)损失函数和风险函数

      (1)损失函数(loss function)或代价函数(cost function)——度量模型一次预测的好坏

        对于给定的输入x,由模型f(X)给出相应的输出,但是预测的输出f(x)与真实值Y可能存在不一致,用一个损失函数或者代价函数来度量预测错误的程度。

        损失函数L(Y,f(X))是预测值f(X)和真实值Y的非负实值函数。损失函数值越小,模型就越好

        常见的损失函数:

        a)0-1损失函数  L(Y,f(X)) = 1(Y<>f(X)) ; = 0(Y=f(X))

        b)平方损失函数 L(Y,f(X)) = (Y-f(X))^2

        c)绝对损失函数 L(Y,f(X)) = |Y-f(X)|

        d)对数损失函数或对数似然损失函数 L(Y,f(X)) = -logP(Y|X)

      (2)期望风险(期望损失)

        理论上模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失

      (3)经验风险(经验损失)

        模型f(X)关于训练数据集的平均损失

      (4)说明:

        期望风险和经验风险都是基于损失函数来求的

        期望风险是模型关于联合分布的期望损失 —— 理论上的值

        经验风险是模型关于训练样本集的平均损失 —— 根据实际训练集可求

        根据大数定律,当样本容量N趋于无穷时,经验风险趋于期望风险,所以可以用经验风险估计期望风险

      2)经验风险最小化与结构风险最小化

      (1)经验风险最小化(ERM):ERM的策略认为经验风险最小的模型是最优的模型 —— 极大似然估计(某些条件下)

        求经验风险函数的最小值

        当样本容量足够大时,经验风险最小化能保证有很好的学习效果

        当样本容量很小时,经验风险最小化学习的效果未必很好,甚至会产生“过拟合”问题

      (2)结构风险最小化(SRM):为了防止过拟合而提出的策略 —— 等价于正则化

              结构风险在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项或罚项

        求(经验风险+模型复杂度)最小值

      3)监督学习问题 ————> 经验风险或结构风险最优化问题

      3、算法

        前两个步骤,关注从假设空间中选择最优模型,这一步则考虑如何求解最优模型

        如前,监督学习问题——>最优化问题,此步骤关注如何找到最优解

    三、模型评估与模型选择

      1、评估标准 —— 误差    

        训练误差:模型关于训练数据集的平均损失(经验风险)

        测试误差:模型关于测试数据集的平均损失(经验风险)

      2、过拟合

          当模型的复杂度增大时,训练误差会逐渐减小并趋向于0;而测试误差会先减小,达到最小值后又增大。当模型复杂度过大时,过拟合现象就会发生。

        学习时选择的模型所包含的参数过多(复杂度过高),以致于出现这一模型对已知数据预测得很好,但对未知数据预测得很差的现象

      3、模型选择——正则化    

        正则化:正则化是结构风险最小化策略的实现,是在经验风险上加一个正则化项或罚项

           正则化项:一般是模型复杂度的单调递增函数,模型越复杂,正则化值越大    

         正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型

      4、模型选择 —— 交叉验证

        如果给定的样本数据充足,进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切成三部分,分别为训练集、验证集和测试集。训练集用来训练模型,验证集用于模型的选择,测试集用于最终对方法的评估

           但是由于在许多实际应用中数据是不充分的,为了选择好的模型,可以采用交叉验证方法

      (1)基本思想:重复的使用数据,把给定的数据进行切分,将切分的数据集组合为训练集和测试集,在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择

      (2)简单交叉验证:将已给数据随机分为两部分,分别用作训练集和测试集

      (3)S折交叉验证:首先将已给数据随机分为S组;然后利用S-1个子集的数据训练模型,剩余1个子集测试模型;将这一过程对可能的S种选择重复进行;最后选出S次评测中平均测试误差最小的模型。

      (4)留一交叉验证:S折交叉验证的特殊形式是S=N,其中N是给定数据集的容量,称为~

    四、泛化能力

      指由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力

      1、泛化误差:

        现实中,可以通过测试误差来评价学习方法的泛化能力(测试数据集的经验风险),但是由于测试数据集有限,所以从理论上进行分析:

        用学习到的模型对未知数据预测的误差即为泛化误差(测试数据集的期望风险)

      2、泛化误差上界

        可以理解为泛化误差的可能最大值,等于经验风险+一个函数(参数是样本容量和假设空间容量)

      (1)泛化误差上界是样本容量的单调递减函数,当样本容量增加时,泛化上界趋于0

      (2)泛化误差上界也是假设空间容量的函数,假设空间容量越大,模型就越难学,泛化误差上界就越大

    五、生成方法和判别方法

      监督学习方法可以分为生成方法和判别方法。所学到的模型分别称为生成模型和判别模型

      1)生成方法

      (1)由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型:P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)

             之所以称为生成方法,是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系

      (2)典型的生成模型:朴素贝叶斯发和隐马尔可夫模型

      (3)优点:可以还原联合概率分布P(X,Y);学习收敛速度更快;存在隐变量时,仍可以用生成方法学习

      2)判别方法

      (1)由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即判别模型

               判别方法关心的是对给定的输入X,应该预测什么样的输出Y

      (2)典型的判别模型:K近邻、感知机、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型、支持向量机、提升方法、条件随机场等

      (3)优点:准确率更高;简化学习问题

    六、监督学习主要用于解决什么问题?

      1、分类问题

      1)步骤:分类问题包含学习和分类两个过程,主要用来进行分类。

      (1)学习过程:根据已知的训练数据集,利用有效的学习方法学习一个分类器。

      (2)分类过程:利用学习到的分类器对新的输入实例进行分类。

      2)训练集输入输出类型

      (1)输入:连续或者离散型变量

      (2)输出:有限的离散性变量

      3)评价标准?  

        正类:关注的类;负类:其他类

           TP —— 将正类预测为正类
           FN —— 将正类预测为负类
           FP —— 将负类预测为正类
           TP —— 将负类预测为负类
           精确率:P=TP/TP+FP   —— 预测正确的正类/预测为正类的总数
           召回率:R=TP/TP+FN  —— 预测正确的正类/总的正类
           F1值:2/F1 = 1/P+1/R  —— 精确率和召回率的调和均值,两个率都高时,F1也会高

      4)有哪些方法?

        k近邻、感知机、朴素贝叶斯、决策树、决策列表、逻辑斯蒂回归、支持向量机、提升方法、贝叶斯网络、神经网络等

      5)应用有哪些?

        分类算法主要是用于分类,通常包括二分类和多分类两种,多分类就是分类的类别有多个。

        应用很多:文本分类、客户类型分类等等,所有分类问题

      2、回归问题

      1)步骤:回归问题分为学习和预测两个过程,主要用来进行预测。

      (1)学习过程:基于训练数据集学习一个模型,即函数Y=f(X)

      (2)预测过程:对于新的输入x,根据学习模型,确定相应的输出y

        回归问题的学习等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据

      2)训练集输入输出类型:

        输入:连续型变量

        输出:连续型变量(与分类不同)

      3)有哪些种类

      (1)按照输入变量的个数,可以分为一元回归和多元回归

      (2)按照输入变量和输出变量之间的关系类型,可以分为线性回归(函数是一条直线)和非线性回归(函数是一条曲线)

      3、标注问题

      1)步骤:分为学习和标注两个过程,主要用来对观测序列给出标记序列

      (1)学习过程:根据训练集,学习得到一个条件概率分布模型

      (2)标注过程:对新的输入观测序列,根据学习得到的概率分布模型,找到相应的输出标记序列

      2)训练集输入输出类型:

      (1)输入类型:一个观测序列

      (2)输出类型:一个标记序列或状态序列

      3)评价指标:标注准确率、精确率、召回率

      4)常用的统计学习方法:隐马尔可夫模型、条件随机场

      5)应用:信息抽取、自然语言处理(词性标注)

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/naonaoling/p/5689830.html

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  • 聚类分析

    2017-10-03 22:04:00
    聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类...

    什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

    聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。
    聚类分析计算方法主要有: 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中,前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。

    k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
    其流程如下:
    (1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;     
    (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;  
    (3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);
    (4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。
    优 点:本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的,且类与类之间区别明显时,效果较好。对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为 O(NKt),其中N是数据对象的数目,t是迭代的次数。一般来说,K<<N,t<<N 。
    缺点:1. K 是事先给定的,但非常难以选定;2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。

    转载于:https://www.cnblogs.com/wangmengzhu/p/7624644.html

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