精华内容
下载资源
问答
  • SPSS常见数据分析方法比较汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-04-09 00:54:22
    SPSS作为一款成熟的数据分析工具,其主要特点就是将各种各样的统计分析方法流程化模块化。 一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表 注: 卡方分析:定量两个定性变量的关联程度 简单相关分析:计量两个计量...

    SPSS作为一款成熟的数据分析工具,其主要特点就是将各种各样的统计分析方法流程化模块化。
    一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表
    20151110spss01注:

    卡方分析:定量两个定性变量的关联程度

    简单相关分析:计量两个计量变量的相关程度

    独立样本T检验:比较两组平均数是否相等

    ONEWAY ANOVA:可以比较三组以上的平均数是否相等,并进行多重比较检验

    TWOWAY ANOVA:可以比较两因素的平均数是否相等,并检验主效应和交互效应

    判别分析与logistic回归:应用于检验一组计量的自变量(可含虚拟变量)是否可以正确区别一个定性的因变量

    多维量表法(MDS):试图将个体中的变异数据,经过转为为一个多维度的空间图,且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。
    二、SPSS常用统计技术(变量个数与测量量表)比较汇总表
    20151110spss02

    注:理论模型中变量通常很难测量,这类变量称为潜变量,如绩效、满意度、忠诚度等。

    三、SPSS学习的大致框架
    20151110spss03

    展开全文
  • 数据分析常见方法及模型分类

    千次阅读 2020-08-05 10:33:26
    今天跟大家分享一下比较常见的数据分析方法以及模型分类。...一般来说,我们可以将数据分析方法分为对比分析、相关分析、分类分析以及综合分析四类,其中前三类主要是以定性的数据分析方法和模型为主,而对于...

    今天跟大家分享一下比较常见的数据分析方法以及模型分类。

    在工作中,有很多的数据分析方法和模型,但是对于新入门的人来说,可能不能够一下子就找到合适的数据分析方法以及模型,进而影响到工作的进度。所以今天小白就来给大家介绍一些比较常见的数据分析方法以及模型的分类。

    一般来说,我们可以将数据分析方法分为对比分析、相关分析、分类分析以及综合分析四类,其中前三类主要是以定性的数据分析方法和模型为主,而对于第四类来说就是比较注重定性与定量相结合。

    对比分析

    通常情况下,对比分析是把两个相互之间有联系的指标数据拿来进行比较。一般来说,按分析对象的不同可以分成单一指标对比分析和多指标对比分析两种。举个例子,单一指标对比分析也就是简单评价,像常见的盈亏平衡分析,主要是通过观察盈亏平衡点的高低,从而对风险的高低做出判断。而多指标对比分析也就是综合评价。

    相关分析

    相关分析是用来研究变量之间相互关系的一种常见分析方法。对于相关分析,也是分为两类,一类是为了明确自变量与因变量之间的关系而进行分析,例如回归分析、时间序列分析以及敏感性分析。另一类只是单纯研究变量相互之间的相关关系,例如因子分析。

    敏感性分析是用来研究某一个因素发生变化时对另外一个或多个因素影响程度的分析方法;

    回归分析是用来确定两种及以上变量之间定量关系的一种分析方法;

    时间序列分析主要是根据变量的历史情况,来研究对象的结构特征和运行规律的一种分析方法;

    因子分析是将多个相关或者重叠的变量进行合并,最后将其变成较少的几个变量和综合指标的一种分析方法。

    分类分析

    一般来说,分类分析是指将不知道如何分类的变量正确的归属到我们已经确定好的分类中。也可以是根据一种测定变量类别的方式来对变量进行合理的分类。常见的分类分析方法有聚类分析以及判别分析。

    聚类分析是用来对研究目标进行分类的一种分析方法;

    判别分析是用来判断研究目标所属类型的一种分析方法、

    综合分析

    综合分析是指通过利用各种统计、财务等综合指标来反映和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的分析方法。常见的有概率分析、财务分析、KANO模型、PSM模型、层次分析法。

    概率分析是通过对主要效益指标概率分布进行分析,然后来评价整体风险;

    财务分析是通过分析企业财政状况以及经营成果的各类指标,最终来评价企业整体财务状况;

    KANO模型是对客户需求或者是对绩效指标的分类,通过客户不同需求进行区分,帮助企业找到提高客户满意度的切入点;

    PSM模型是价格敏感度测试模型,简单且实用。不仅能够得到最优价格,还能得到合理的价格区间;

    层次分析法是一种实用的多目标或多方案的决策方法,在很多行业领域中都会使用到。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    大家可以私信我进入到交流群中参与讨论和交流。

    展开全文
  • 2.定量分析与定性分析一个通俗的解释;3.定量分析与定性分析; 统计方法大多是定量的比如提供与数据集相关的统计数据的平均值中位数或众数 但也可以是定性的例如利用回归性分析和相关性分析来推断数据集中的模式和关系...
  • 数据挖掘常见分析方法

    千次阅读 2010-02-27 19:34:00
    数据挖掘常见分析方法一、回归分析目的:设法找出变量间的依存(数量)关系, 用函数关系式表达出来。所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称...

    数据挖掘常见分析方法

    一、回归分析

    目的:

    设法找出变量间的依存(数量)关系, 用函数关系式表达出来。

    所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。

    回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。

    此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

    回归分析法是定量预测方法之一。它依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势。由于它依据的是事物内部的发展规律,因此这种方法比较精确。测报工作中常用的是一元线性回归和多元线性回归模型。

    一元线性回归是指事物发展的自变量与因变量之间是单因素间的简单线性关系,它的模型可以表示为: y=a+bx

    其中y是因变量,x是自变量,a是常数,b是回归系数。

    多元线性回归是指一个因变量与多个自变量之间的线性关系。模型的一般型式为:

    y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn

    其中,y是因变量,x1x2…xn是自变量,a是常数,b1b2…bn是回归系数。

    logistic回归(logistic regression)是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素(自变量)之间关系的一种多变量分析方法,属概率型非线性回归。

    logistic回归的分类:

    1)二分类资料logistic回归:因变量为两分类变量的资料,可用非条件logistic回归和条件logistic回归进行分析。非条件logistic回归多用于非配比-对照研究或队列研究资料,条件logistic回归多用于配对或配比资料。

    2)多分类资料logistic回归:因变量为多项分类的资料,可用多项分类logistic回归模型或有序分类logistic回归模型进行分析。

     

    二、分类分析

    1)决策树

    决策树方法的起源是概念学习系统CLS,然后发展到ID3方法而为高潮,最后又演化为能处理连续属性的C4.5。有名的决策树方法还有CARTAssistant。 决策树是应用最广的归纳推理算法之一,一种逼近离散值目标函数的方法,对噪声数据有很好的健壮性且能学习析取表达式。

    决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例,叶子节点即为实例所属的分类。树上的每一个节点说明了对实例的某个属性的测试,并且该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。

    决策树使用的问题:

    1)实例是由属性-值对表示的;2)目标函数具有离散的输出值;3)可能需要析取的描述;4)训练数据可以包含错误;5)训练数据可以包含缺少属性值的实例。

    决策树属性的选择:构造好的决策树的关键在于如何选择好的逻辑判断或属性。对于同样一组例子,可以有很多决策树能符合这组例子。人们研究出,一般情况下或具有较大概率地说,树越小则树的预测能力越强。要构造尽可能小的决策树,关键在于选择恰当的逻辑判断或属性。由于构造最小的树是NP-难问题,因此只能采取用启发式策略选择好的逻辑判断或属性。

    决策树的优点:可以生成可以理解的规则;计算量相对来说不是很大;可以处理连续和离散字段;决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

    决策树的缺点:对连续性的字段比较难预测;当类别太多时,错误可能会增加的比较快;一般的算法分类的时候,只是根据一个属性来分类。;不是全局最优。

    2)人工神经网络

    人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。

    人工神经网络的特点:可以充分逼近任意复杂的非线性关系;所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,故有很强的鲁棒性和容错性;采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能;可学习和自适应不知道或不确定的系统;能够同时处理定量、定性知识。

     

    三、相关性分析

    研究现象AB之间是的某种依存关系,或者研究变量XY之间的相互依存关系的密切程度。就是对总体中确实具有联系的标志进行分析,其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。例如:在一段时期内出生率随经济水平上升而上升,这说明两指标间是正相关关系;而在另一时期,随着经济水平进一步发展,出现出生率下降的现象,两指标间就是负相关关系

     

    四、聚类分析

    聚类是一个将数据集划分为若干组或类的过程,并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度而不同组中的数据对象是不相似的。相似或者不相似描述的是基于数据描述属性的取值来确定的。通常是利用各对象间的距离来进行表示。

    数据挖掘领域的聚类算法有很多种,其中k-means聚类算法是最简单而且非常有效的聚类算法。采用k-means聚类算法对整个用户空间进行聚类的主要步骤如下:

    1)随机选择k个用户作为种子节点,将k个用户对项的评分数据作为初始的聚类中心。

    2)对剩余的用户集合,计算每个用户与k个聚类中心的相似性,将每个用户分配到相似性最高的聚类中。

    3)对新生成的聚类,计算聚类中所有用户对项的平均评分,生成新的聚类中心。

    4)重复以上23步,直到聚类不再发生改变为止。

    例如:通过分组聚类出具有相似行为的客户,并分析客户的共同特征,可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户,向客户提供更合适的服务。

     

    五、判别分析

    判别分析是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。例如:为了确诊某种疾病,需要将病人的各项检测指标同各种典型的病历做对照,从而判断其最可能属于哪种疾病。

     

    六、主成分分析

    设法将原来的变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法。

     

    七、因子分析

    根据相关性的大小把变量分组,使得同组内的变量相关性高,不同组变量的相关性较低,然后在每一个组内提炼出一个公因子。

    从大量的指标中提取有代表性的共性因子,比如客户忠诚度,满意度等。      主成份分析是寻找一种逼近,能够最大可能的描述数据的变化(variability)。因子分析可以理解为一个隐变量模型。由此可以说,因子分析某种程度上是一个参数模型

     

    八、时间序列分析

        根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。

    常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。

     

    常见应用以及采用的分析技术:

    n  客户流失 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  用户流失预测 (分类模型、神经网络、Logistic回归算法) 购买倾向预测 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  增量销售预测 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  客户价值增长预测 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  竞争对手流失预测 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  客户级别打分 (分类模型、Logistic回归算法)

    n  点击率分析(聚类模型、偏差检测Logistic回归算法)

    n  网站访问行为分析(聚类模型)

    n  客户分群 (聚类模型、K-Means算法)

    n  购物篮分析 (关联规则)

    n  。。。。

     

     

    展开全文
  • 定性和定量大数据分析方法指南

    千次阅读 2020-09-17 17:10:52
    定性和定量大数据分析方法?我们看到数据时想到的第一件事是什么?第一个本能是找到模式,联系和关系。我们查看数据以发现其中的含义。  同样,在研究中,一旦收集了数据,下一步就是从中获取见解。例如,如果服装...

      定性和定量大数据分析方法?我们看到数据时想到的第一件事是什么?第一个本能是找到模式,联系和关系。我们查看数据以发现其中的含义。

      同样,在研究中,一旦收集了数据,下一步就是从中获取见解。例如,如果服装品牌试图确定年轻女性的最新趋势,那么该品牌将首先与年轻女性接触,并向她们询问与研究目标相关的问题。在收集了这些信息之后,该品牌将分析该数据以识别样式-例如,它可能会发现大多数年轻女性希望看到更多的牛仔裤。

      大数据分析是研究人员从大量数据到有意义的见解的方式。取决于研究类型,有许多不同的大数据分析方法。您可以使用以下几种方法来分析定量和定性数据。

      分析不良数据非常困难。通过我们的博客“ 4种数据收集技术:哪个适合您?”,确保您正在收集高质量的数据 。

      分析定量数据

      资料准备

      分析数据的第一步是数据准备,其目的是将原始数据转换为有意义且可读的内容。它包括四个步骤:

      步骤1:资料验证

      数据验证的目的是尽可能地找出数据收集是否按照预设的标准进行并且没有任何偏差。这是一个四步过程,其中包括…

      欺诈,以推断每个受访者是否真正接受了采访。

      筛选,以确保根据研究标准选择了受访者。

      Procedure,以检查是否已正确执行数据收集过程。

      完整性,以确保访调员向受访者提出所有问题,而不仅仅是几个必填问题。

      为此,研究人员需要从已完成的调查中随机抽取一个样本并验证收集到的数据。(请注意,这对于包含大量回复的调查可能会非常耗时。)例如,假设有一个200名受访者被分为两个城市的调查。研究人员可以从每个城市中随机抽取20名受访者作为样本。此后,研究人员可以通过电子邮件或电话与他们联系,并检查他们对某些问题的回答。

      首先检查18个数据验证,这些数据验证可防止不良数据进入您的数据集。

      

    大数据分析

     

      步骤2:资料编辑

      通常,大数据集包含错误。例如,受访者可能会错误填写字段或意外跳过字段。为了确保没有此类错误,研究人员应进行基本数据检查,检查异常值,并编辑原始研究数据,以识别和清除所有可能影响结果准确性的数据点。

      例如,错误可能是被调查者留空的字段。编辑数据时,确保删除或填充所有空白字段非常重要。(这里有4种方法来处理丢失的数据。)

      步骤3:资料编码

      这是数据准备中最重要的步骤之一。它是指对调查的答复进行分组和分配值。

      例如,如果研究人员访问了1000人,现在想查找受访者的平均年龄,则研究人员将创建年龄段,并根据这些代码对每个受访者的年龄进行分类。(例如,年龄在13-15岁之间的受访者将其年龄编码为0,将16-18编码为1,将18-20编码为2,等等)

      然后,在分析过程中,研究人员可以处理简化的年龄段,而不是处理大量的个人年龄段。

      定量大数据分析方法

      完成这些步骤后,就可以进行大数据分析了。两种最常用的定量大数据分析方法是描述性统计和推断性统计。

      描述性统计

      通常,描述性统计(也称为描述性分析)是分析的第一级。它可以帮助研究人员汇总数据并找到模式。一些常用的描述性统计数据是:

      平均值:一组值的数值平均值。

      中位数:一组数值的中点。

      模式:一组值中最常见的值。

      百分比:用于表示数据中的一个值或一组答复者与较大的一组答复者之间的关系。

      频率:找到值的次数。

      范围:一组值中的最高和最低值。

      描述性统计信息提供绝对数字。但是,他们没有解释这些数字背后的理由或理由。在应用描述性统计之前,重要的是要考虑哪一个最适合您的研究问题以及您想展示什么。例如,百分比是显示受访者性别分布的好方法。

      当研究仅限于样本并且不需要推广到更大的人群时,描述性统计最有用。例如,如果您比较两个不同村庄中接种疫苗的儿童的百分比,则描述性统计就足够了。

      由于描述性分析主要用于分析单个变量,因此通常称为单变量分析。

      

    大数据分析

     

      分析定性数据

      定性大数据分析的工作原理与定量数据有所不同,主要是因为定性数据是由单词,观察值,图像甚至符号组成的。从这样的数据中得出绝对含义几乎是不可能的。因此,它主要用于探索性研究。虽然在定量研究中,数据准备阶段和大数据分析阶段之间存在明显的区别,但定性研究的分析通常在数据可用后立即开始。

      数据准备和基本大数据分析

      分析和准备工作并行进行,包括以下步骤:

      熟悉数据:由于大多数定性数据只是文字,因此研究人员应先读取数据几次以熟悉数据,然后开始寻找基本的观察结果或模式。这也包括转录数据。

      重新研究目标:在这里,研究人员重新审查研究目标,并确定可以通过收集的数据回答的问题。

      开发框架:也称为编码或索引,在这里研究人员识别出广泛的想法,概念,行为或短语,并为其分配代码。例如,编码年龄,性别,社会经济地位,甚至概念,例如对问题的肯定或否定回答。编码有助于结构化和标记数据。

      识别模式和联系:对数据进行编码后,研究就可以开始确定主题,寻找最常见的问题答案,识别可以回答研究问题的数据或模式,并找到可以进一步探索的领域。

      

    大数据分析

     

      定性大数据分析方法

      有几种方法可用于分析定性数据。最常用的大数据分析方法是:

      内容分析:这是分析定性数据的最常用方法之一。它用于分析文本,媒体甚至物理项目形式的文档信息。何时使用此方法取决于研究问题。内容分析通常用于分析受访者的回答。

      叙事分析:此方法用于分析各种来源的内容,例如受访者的访谈,实地观察或调查。它着重于利用人们分享的故事和经验来回答研究问题。

      话语分析:话语分析与叙事分析一样,用于分析与人的互动。但是,它着重于分析研究者与受访者之间进行交流的社会环境。话语分析还会查看受访者的日常环境,并在分析过程中使用该信息。

      扎根理论:这是指使用定性数据来解释为什么发生某种现象。它通过在不同的环境中研究各种相似的案例并使用数据得出因果关系来做到这一点。研究人员在研究更多案例时可能会更改解释或创建新的解释,直到得出适合所有案例的解释。

      这些方法是最常用的方法。但是,也可以使用其他大数据分析方法,例如会话分析。

      大数据分析也许是研究中最重要的组成部分。较弱的分析会产生不准确的结果,不仅会影响研究的真实性,还会使发现无法使用。必须谨慎选择大数据分析方法,以确保您的发现具有洞察力和可操作性。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2163.html

    展开全文
  • 常见数据挖掘分析方法介绍

    千次阅读 2014-10-21 23:14:06
    下面介绍十种数据挖掘(Data Mining)的分析方法,以便于大家对模型的初步了解,这些都是日常挖掘中经常遇到的算法,希望对大家有用!(甚至有数据挖掘公司,用其中的一种算法就能独步天下)
  • 时间序列分类被用于各种应用程序,导致许多用于时间序列分析的数据挖掘技术的发展。 在广泛的时间序列分类算法中,最近的研究正在考虑深度学习方法对时间序列分类... 定性分析通过详细描述突出引用率最高的论文类别。
  • 数学建模13种常见方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-24 10:22:00
    下面来介绍一下数学建模大赛中常用的13中建模方法: 1、层次分析法,简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、...课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。 2、多...
  • 定性研究方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化,从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。 它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础,从事物的矛盾性出发,描述...
  • 常见预测方法及其特点

    万次阅读 2015-05-07 14:06:26
    常见预测方法及其特点   方法名 适用时间 方法说明 需要数据 定性方法 专家会议法 长期预测 组织专家以会议的形式进行预测,综合专家意见得出结论 市场历史发展资料信息 德尔菲法 ...
  • 文章目录使用plotnine库自带的mtcars汽车数据集plotnine绘图散点图+回归线分组分面(xkcd主题)描述性统计量其他描述性统计量统计学检验...分析多重线性回归含有定性变量加入非线性变换Logistic回归OR值泊松回归RR值...
  • SPSS常见数据分析

    千次阅读 2015-04-29 09:51:34
    注:卡方分析:定量两个定性变量的关联程度 简单相关分析:计量两个计量变量的相关程度 独立样本T检验:比较两组平均数是否相等 ONEWAY ANOVA:可以比较三组以上的平均数是否相等,并进行多重比较检验 ...
  • 常见的研究方法有哪些?

    千次阅读 2019-10-04 10:46:51
    研究方法,哲学术语,是指在研究中发现新现象、新事物,或提出新理论、新观点,揭示事物内在规律的工具和手段。 这是运用智慧进行科学思维的技巧,一般包括文献调查法、观察法、思辨法、行为研究法、历史研究法、...
  • 数学建模方法前言层次分析法(AHP)多属性决策模型模拟退火模型种群竞争模型遗传算法模型线性规划模型非线性规划模型PCA主成分分析聚类分析多元回归分析 前言 这是我在进行初级的数学建模时进行的一些原理学习,网上...
  • Python爬虫突破封禁的6种常见方法

    万次阅读 多人点赞 2016-08-17 22:36:59
    最常用的方法是写一个自动化程序向网络服务器请求数据(通常是用HTML表单或其他网页文件),然后对数据进行解析,提取需要的信息。本文假定读者已经了解如何用代码来抓取一个远程的URL,并具备表单如何提交及...
  • 常用数据分析方法总结

    千次阅读 2019-11-02 14:06:23
    最近优化一个画像产品,用到一些数据分析方法,这里总结一下。 主要参考:https://www.jianshu.com/p/809fb2261b23,补充一些细节 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对...
  • 常见的距离算法  1.1欧几里得距离(Euclidean Distance)以及欧式距离的标准化(Standardized Euclidean distance)  1.2马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance)  1.3曼哈顿距离(Manhattan Distance) ...
  • 数据分析方法有非常多,但大致可以分为两类 第一
  • 软件项目管理常见问题分析

    千次阅读 2006-11-13 15:26:00
    软件项目管理常见问题分析作者:卢琳生摘要: 本文分析了软件项目管理常见问题:缺乏项目管理系统培训、项目计划意识问题、管理意识问题、沟通意识问题、风险管理意识问题、不重视项目经验的总结、项目干系人相关...
  • 定性数据分析软件(Qualitative Data Analysis Software)提供工具来帮助定性研究,如转录分析,编码和文本解释,递归抽象,内容分析,语义分析和基础理论方法定性研究中的数据类型包涵,如面对面访谈,电话访谈,...
  • Mining)的分析方法,以便于大家对模型的初步了解,这些都是日常挖掘中经常遇到的算法,希望对大家有用!(甚至有数据挖掘公司,用其中的一种算法就能独步天下) 1、基于历史的MBR分析(Memory-Based Reasoning...
  • 大数据离不开数据分析,而数据分析的方法和数据分析模型多种多样,按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方式,这四种方式的不同点前三类以定性的数据分析方法与模型...
  • 统计学常用的数据分析方法总结

    千次阅读 2019-10-31 15:54:45
    描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析 ...
  • 下面介绍十种数据挖掘(Data Mining)的分析方法,以便于大家对模型的初步了解,这些都是日常挖掘中经常遇到的算法,希望对大家有用!(甚至有数据挖掘公司,用其中的一种算法就能独步天下) 1、基于历史的...
  • 爬虫突破封禁的6种常见方法

    千次阅读 2016-05-27 09:26:49
    最常用的方法是写一个自动化程序向网络服务器请求数据(通常是用 HTML 表单或其他网页文件),然后对数据进行解析,提取需要的信息。 本文假定读者已经了解如何用代码来抓取一个远程的 URL,并具备表单...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 9,911
精华内容 3,964
关键字:

常见的定性分析方法