常用的数据分析方法有5种。
 
常用的5种数据分析方法有哪些？
 
1.对比分析法
 常用的5种数据分析方法有哪些？
 
对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。
 
横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。
 
纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。
 
利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
 
2.分组分析法
 分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。
 
3.预测分析法
 预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。
 
4.漏斗分析法
 漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。
 
5.AB测试分析法
 AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。
 
除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。
 
本文摘自《机器学习测试入门与实践》
 
常用的5种数据分析方法有哪些？
 
本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。
 
本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书，可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识；算法工程师通过阅读本书，可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路；技术专家和技术管理者通过阅读本书，可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

 
 
可以根据wsdl文件生成客户端，或者直接根据地址调用。直接调用的话，主要有AXIS和SOAP两种方法
  
 
 
我们可以调用哪些操作，这些操作需要的参数是什么？
参数的数据类型定义是什么？
 
            要搞清楚这两点，我们当然可以去直接阅读 WSDL 文件，但由于 WSDL  文件可能会很复杂，所以有的时候要弄清楚这些问题可能会花费不少的时间；另外，有些时候我们还没有办法得到 WSDL  文件。当然还存在其他方法，SoapClient 类中提供了两个很有用的成员函数可以让我们轻松获得 Web  服务中提供的操作，以及相关的数据结构定义：
 
 

 
            
 
 

 
            
 
 查看 Web 服务开放的方法和数据类型
 

 

  

   print_r( $client->__getFunctions() ); 
   
 print_r( $client->__getTypes() );
  
 
 
 

 
            通过这两行代码，我们可以看到浏览器显示的结果：
 
 

 
            
 
 

 
            
 
 Web 服务开放的方法和数据类型示例
 

 

  
 
   
 Array 
   
 ( 
   
   [0] => ProductSpec QuerySpec(ProductQueryCode $QueryCode) 
   
 ) 
   
 Array 
   
 ( 
   
   [0] => struct ProductQueryCode { 
   
     string ProductCode; 
   
   } 
   
   [1] => struct ProductSpec { 
   
     string ProductCode; 
   
     string CPU; 
   
     string RAM; 
   
     string Screen; 
   
     string HDD; 
   
   } 
   
 )
   

   

  
 
 
 

 
            于是我们可以知道，我们可以调用 Web 服务中的 QuerySpec 操作，并且得知了这个操作的输入和输出数据的定义。这个时候我们就可以着手编写调用 QuerySpec 的代码了。下面两个语句都可以完成调用的功能，它们的作用是等效的：
 
 

 
            
 
 

 
            
 
 调用 Web 服务开放的操作
 

 

  

   $result = $client->__soapCall('QuerySpec', array( array( "ProductCode" => '1175-PXA') ) ); 
   
 $result = $client->QuerySpec( array( array( "ProductCode" => '1175-PXA') ) );
  
 
 
 

 
            可以直接使用 Web 服务中的操作名称作为函数进行调用，就像真的在调用本地定义的函数一样，这种方法比较直观；也可以把操作名称作为参数传给 SoapClient::__soapCall()，效果是一样的。
 
 

 
            需要注意的依然是参数的结构。和服务端一样，输入的参数依然需要组织成数组的形式，但是有一点点不同，已定义好的数组又被放入了最外层的数组中。看起来最外面的一层包装似乎有些多余，但是如果去掉，程序是不会得到正确结果的。
 
 

 
            最后我们需要使用 Web 服务端返回的结果。与前面提到的类似，服务端返回的数据也是以对象嵌套的方式组织的，所以我们只需要用成员引用操作符 (->) 即可获得相应域的值：
 
 

 
            
 
 

 
            
 
 使用 SOAP 应答中的数据
 

 

  

   echo "Product Code:" . $client->ProductCode . "<br />"; 
   
 echo "Product Code:" . $client->CPU . "<br />"; 
   
 echo "Product Code:" . $client->RAM . "<br />"; 
   
 echo "Product Code:" . $client->Screen . "<br />"; 
   
 echo "Product Code:" . $client->HDD . "<br />";
  
 
 
 
            稍加修改，我们就可以得到之前给出的在浏览器中的显示效果了。
 
 

 
            到这里我们的工作似乎已经结束了。但是实际的开发过程是不可能如此顺利的，如果我们的代码没有得到正确的结果怎么办？所以，我们需要了解一些使用 PHP 开发 SOAP 应用程序时的用到的调试知识。
 
 

 
 

 
 
      本文转自许琴 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/xuqin/925192，如需转载请自行联系原作者
 
 

  

 
 
 

 
 

 
 

 

 
 


 


 

 


 目录1、Python的常用包有哪些，分别有什么作用？2、sklearn的常用包有哪些，分别有什么作用？3、什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用？4、bias和variance是什么？
 
1
 Python的常用包有哪些，分别有什么作用？Datawhale优秀回答者：追风者
 Python常用包
 
1、Numpy（数值运算库）2、Scipy（科学计算库）3、Matplotlib（基础可视化库）4、Pandas（数据处理库）5、Seaborn（高级可视化库）6、Scikit-learn（流行的机器学习库）
 各自作用1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；2、Scipy包用于科学计算，提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块，其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算；3、Pandas用于管理数据集，强大、灵活的数据分析和探索工具，其带有丰富的数据处理函数，支持序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等；● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame；● Series就是序列，类似一维数组；● DataFrame相当于一张二维的表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series；● 为了定位Series中的元素，Pandas提供了Index对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不用的元素；● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合（本质是Series的容器）；4、Matplotlib库用于数据可视化，强大的数据可视化工具以及作图库，其主要用于二维绘图，也可以进行简单的三维绘图；5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库；6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现，其提供了完善的机器学习工具箱，支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库，近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。
 


 
2
 sklearn的常用包有哪些，分别有什么作用？Datawhale优秀回答者：玲
 sklearn库的结构
 
sklearn主要是用于机器学习，所以sklearn的模块也都是围绕机器学习算法的。sklearn因此可以分为这几个部分：Classification（分类），Regression（回归），Clustering（聚类），Dimensionality reduction（降维），Model selection（模型选择），Preprocessing（预处理）。1.分类算法包括SVM（sklearn.svm.SVC等）、近邻（sklearn.neighbors）、随机森林（sklearn.ensemble.RandomForestClassifier）等。2.回归算法包括SVR（sklearn.svm.SVR）、岭回归（sklearn.linear_model.Ridge）、Lasso（sklearn.linear_model.Lasso）等。3.聚类算法包括K均值（sklearn.cluster.KMeans）、谱聚类（sklearn.cluster.SpectralClustering）等。4.降维算法包括PCA（如sklearn.decomposition.PCA）、特征选择（sklearn.feature_selection，包括单变量特征选择等）、非负矩阵分解（如sklearn.decomposition.NMF、LatentDirichletAllocation）。5.模型选择方法包括网格搜索（sklearn.model_selection.GridSearchCV）、交叉验证（有很多，比如sklearn.model_selection.KFold、cross_val_score）、评估指标（sklearn.model_selection.metrics，包括precision、recall、accuracy等）。6.预处理方法包括基本的预处理方法（sklearn.preprocessing，包括标准化、类别化、离散化等）、特征抽取（sklearn.feature_extraction，包括文本特征抽取方法bag of words、tf-idf等）。
 机器学习主要步骤中sklearn应用1.数据集：sklearn.datasets中提供了很多数据集，初学时可将其作为基础数据。2.数据预处理：sklearn.preprocessing，包括：降维、数据归一化、特征提取和特征转换（one-hot）等3.选择模型并训练：分类、回归、聚类、集成等算法，涉及的模型主要是sklearn.linear_model、sklearn.cluster、sklearn.ensemble。4.模型评分：sklearn.metrics，包括准确率、召回率等，算法自身也带有评分方法score。5.模型的保存与恢复：可以用python的pickle方法（pickle.dump、pickle.load），或者sklearn.externals.joblib（joblib.dump、joblib.load）。
 学习建议不必一次看完sklearn所有模块的使用方法，这样太累！成效也不大！最好的方式是一边学习机器学习算法理论，一边实践的过程中去了解相关模块的用途，记忆会更深刻。
 推荐的学习资料基本了解：https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180深入探索：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow
 


 
3
 什么是正则化、如何理解正则化以及正则化的作用？Datawhale优秀回答者：追风者
 正则化-Regularization（也称为惩罚项或范数）就是通过对模型的参数在“数量”和“大小”方面做相应的调整，从而降低模型的复杂度，以达到避免过拟合的效果。
 

 如何理解正则化如果我们的目标仅仅是最小化损失函数（即经验风险最小化），那么模型的复杂度势必会影响到模型的整体性能；引入正则化（即结构风险最小化）可以理解为衡量模型的复杂度，同时结合经验风险最小化，进一步训练优化算法。
 正则化的作用正则化可以限制模型的复杂度，从而尽量避免过拟合的发生；模型之所以出现过拟合的主要原因是学习到了过多噪声，即模型过于复杂（也可以通过简化模型或增加数据集等方法尽量避免过拟合的发生）。
 正则化的常见类型（1）L1正则化可以通过稀疏化（减少参数“数量”）来降低模型复杂度的，即可以将参数值减小到0。（2）L2正则化可以通过减少参数值“大小”来降低模型的复杂度，即只能将参数值不断减小，但永远不会减小为0，只能尽量接近于0。
 关联概念过拟合、正则化、经验风险最小化、结构风险最小化、损失函数、模型复杂度、范数
 
4
 bias和variance是什么？Datawhale优秀回答者：追风者
  解释1 
 
bias 偏差 ：模型的期望（或平均）预测和正确值之间的差别；variance 方差 ：模型之间的多个拟合预测之间的偏离程度。
  解释2 bias和variance分别从两个方面来描述了我们学习到的模型与真实模型之间的差距；bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异；variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。
  解释3 首先 Error = bias + varianceError反映的是整个模型的准确度，bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性；更准确地讲Error分成3个部分：Error = bias + variance + noise;
 
 
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一个系统中都有哪些模块组成，对于初学者来说，可能还不能够区分的很清楚。
 
但是仔细回想一下，是不是几乎所有的功能都有登录和注册的功能？
 
 
 
启动页，Banner，轮播，个人中心，关于我们，意见反馈，设置，忘记密码，支付，地图，等等等等。
 
这些都是属于一个系统里很常见的功能。
 
 
 
这些常见的功能，该怎么设计，这就是第二阶段，我想分享给大家的内容。
 
因此，今天的这篇文章，是你已经跨越了测试阶段，进入产品阶段的第一课。
 
 
 
 
 
一 为什么要从常见的模块开始学习
 
 
 
可能很多人会想，怎么修真院不教我们产品的方法论么？不告诉我怎么怎么冷启动，怎么去查找用户痛点么？
 
至少也应该告诉我，怎么用Axure吧？
 
Axure是一个工具，思维导图和PPT都是我们做产品设计时候的重要工具。
 
看一下产品方面的大目录。
 
 
 
 
 
第一阶段 动手设计之前，先学会如何验收
 
第二阶段 不积跬步，无以成千里，从公用模块开始吧
 
第三阶段 产品经理必须归属于某个行业
 
第四阶段 敏捷开发的天下
 
第五阶段 MVP的魅力
 
第六阶段 关于数据和运营
 
第七阶段 和研发人员的爱恨情仇
 
从公用模块开始，我希望你们能够接触产品设计的逻辑，调研竞品的方法，让自己的每一条设计都有迹可循。
 
先从手机里下载200个App开始。
 
在过去你因为太熟悉或者是用不到的一些细节，会随着你对产品了解的深入而浮现在眼前
 
可能会因为某些设计有轻微的困惑，在了解内情之后会觉得原来如此。
 
见得多了，自然得其中三昧。
 
 
 
 
 
 
从我们刚刚提到的登录，注册，个人中心，支付等模块开始
 
重点在于是学会如何从身边的产品学习，好的产品才是最好的老师（当然我比他们还要好）。
 
这些模块不需要你有太专业的行业知识，比如说教育，金融，医疗等，只需要你有基本的逻辑能力和判断力。
 
在这个阶段，我还希望你能够亲自动手，去画很多原型，对Axure的学习，就在完成这些任务中。
 
 
最后，所有的产品设计都需要有依据，所以你设计的每一个公共模块，都应该先有一个PPT。
 
在这个PPT里，你应该讲述：
 
你要实现的功能，可选的几种方案，分别对应哪些场景
 
在你设计的系统中，对应的场景是什么，所以要用什么方案。
 
 
 
emmmm,还有，要设计Story了，敏捷开发虽然是被我放到比较靠后的位置
 
但是在这个阶段，你应该学会敏捷开发中的一个小概念，就是Story。
 
 
 
 
 
 
 
 
二  渐渐的深入，就像初吻
 
 
 
知道了公用模块，接下来就需要了解一些常见的行业，教育，金融，电商等。
 
每一个行业都有自己的业务逻辑，如果你不懂这些，根本无法设计出来正确的产品。这是第三阶段。
 
然后你就有了尝试独立设计一个系统的能力，这就需要用到了敏捷开发。
 
敏捷开发并不是单纯的项目开发中使用的流程，更是我们讨论需求价值的依据。这是第四阶段的内容。
 
 
 
第五阶段就是关于MVP，这是减少我们出错的最好方案。
 
 
 
第六阶段就是产品上线之后的反馈，从数据中了解用户的真实想法。
 
 
 
第七阶段就是介绍一些常见的防身术，学会如何和研发团队打交道，毕竟人身安全都没有保证的话。。。
 
 
 
这七个阶段，足以让你成为一个独立完成项目的产品经理。
 
你的专业知识会在公用模块和行业中丰富
 
你的思维方式会因为敏捷开发和MVP而改变
 
你能够从数据中发现改进的方向，更能够冷冷的跪在地上求研发小哥哥不要砍需求。
 
 
 
 
 
三 怎么做竞品调研
 
 
 
在过去几年的教学中，我发现很多人不明白怎么做竞品调研，不知道要调研什么，得出什么结论。
 
很多人认为所谓的产品调研，就是写流水账：
 
京东，阿里，知乎等网站的登录注册怎么做的，有什么功能，没有什么功能。
 
这能得出结论才见了鬼。
 
 
 
我们说到竞品调研，首先是希望能够罗列出来常用的场景。
 
拿用户的登陆注册来说，先说到账户体系，账户体系就是用什么来做用户的唯一标记。
 
 
 
在调研的过程中，会发现：
 
最近几年都是用手机号做用户名
 
而老网站可能还会使用邮箱，用户名，或者是一串数字（QQ号，银行卡号）
 
特殊的系统会要求你用身份证号。
 
 
 
我希望你们给出的结论：
 
不是哪个网站用了哪种账户体系，而是先把他们归类，再来倒推：
 
什么样的场景该使用手机号？什么样的场景该使用邮箱？
 
 
 
这是需要得出的结论一：
 
通过对行业竞品的调研，来找出大多数的场景，并分别给出对应的解决方案。
 
 
 
然后，你需要做的还有结论二：
 
看一下任务中要求你设计的产品符合哪种场景，并给出你认可的产品实现方案。
 
 
 
这才是竞品分析的价值，只有用这种方式，你才可能在完成一个任务中的知识点之后，成为对这个领域相对而言熟悉的人
 
比如说：
 
 
 
 
 
 
 
账户体系:手机，用户名，邮箱，银行卡，身份证分别适合什么样的场景。
 
密码体系：密码的规则是什么，是8位还是16位？
 
图形验证码：为什么要在注册的时候加上图形验证码，是为了防范什么风险？
 
短信验证码：短信验证码应该是几位数字，多长时间允许用户重复发送，重复发送的验证码，应该是一样的，还是不一样的？  
 
 
 
然后我会再问你，现在我们需要设计一个K12的产品，它的登录注册应该怎么做？
 
这就是我们提倡的学习方法，也正是用这种方法，修真院培养了几十个产品经理，硬生生的超越后端工程师，成为修真院里拿薪资最高的群体。
 
 
 
当然这不是重点，重点是：
 
经常是有人学后端学不会，转成学前端，前端学不会，然后再学产品！
 
兵哥哥！初中生！十八岁！三十岁！
 
简直是渣渣逆袭的集合。
 
 
 
 
 
所以真的人人都是产品经理吗？
 
其实不是。
 
但是产品经理确实易学难精，任谁经过一系列的职业化培训，都会具备初步的产品思维和使用常见的工具。
 
但是谁都可以敏锐的发现一个行业的痛点，并给出解决方案，再用枪指着研发团队实现么？