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  • 2018-05-26 18:49:11

    项目管理知识中,项目风险管理章节提到“定性风险分析”与“定量风险分析”。先不说风险,到底什么是定性分析,什么是定量分析,他们区别是什么呢? 我在网上搜了搜,有的说的很专业,晦涩难懂,我选择了一个通俗的解释:

    定性判断趋势,定量决定细节。

    比如:
    1. 2x=4
    定性:x>0 定量:x=2

    2. 英国脱欧
    定性:英镑将会贬值 定量:英镑汇率从9.3下降到8.8

    3. A攻打B
    定性:从综合实力来看A能赢
    定量:A要打赢B需要xxx兵力,以及xx战略方针

    具体问题的分析方法是,先定性分析趋势(概率,可能性),再定量解决问题。

    以上。


    作者:阿朱
    链接:https://www.zhihu.com/question/19603466/answer/120766677
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。



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    系列文章目录

    “光晰本质,谱见不同”,光谱作为物质的指纹,被广泛应用于成分分析中。伴随微型光谱仪/光谱成像仪的发展与普及,基于光谱的分析技术将不只停留于工业和实验室,即将走入生活,实现万物感知,见微知著。本系列文章致力于光谱分析技术的科普和应用。



    前言

    典型的光谱分析模型(以近红外光谱作为示意,可见光、中远红外、荧光、拉曼、高光谱等分析流程亦相似)建立流程如下所示,在建立过程中,需要使用算法对训练样本进行选择,然后使用预处理算法对光谱进行预处理,或对光谱的特征进行提取,再构建校正模型实现定量分析,最后针对不同测量仪器或环境,进行模型转移或传递。因此训练样本的选择、光谱的预处理、波长筛选、校正模型、模型传递以及上述算法的参数都影响着模型的应用效果。

    图 1近红外光谱建模及应用流程
    针对光谱分析流程所涉及的常见的训练样本的划分、光谱的预处理、波长筛选、校正模型算法建立了完整的算法库,名为OpenSA(OpenSpectrumAnalysis)。整套算法库的架构如下所示。
    在这里插入图片描述
    样本划分模块提供随机划分、SPXY划分、KS划分三种数据集划分方法,光谱预处理模块提供常见光谱预处理,波长筛选模块提供Spa、Cars、Lars、Uve、Pca等特征降维方法,分析模块由光谱相似度计算、聚类、分类(定性分析)、回归(定量分析)构建,光谱相似度子模块计算提供SAM、SID、MSSIM、MPSNR等相似计算方法,聚类子模块提供KMeans、FCM等聚类方法,分类子模块提供ANN、SVM、PLS_DA、RF等经典化学计量学方法,亦提供CNN、AE、Transformer等前沿深度学习方法,回归子模块提供ANN、SVR、PLS等经典化学计量学定量分析方法,亦提供CNN、AE、Transformer等前沿深度学习定量分析方法。模型评估模块提供常见的评价指标,用于模型评估。自动参数优化模块用于自动进行最佳的模型设置参数寻找,提供网格搜索、遗传算法、贝叶斯概率三种最优参数寻找方法。可视化模块提供全程的分析可视化,可为科研绘图,模型选择提供视觉信息。可通过几行代码快速实现完整的光谱分析及应用(注: 自动参数优化模块和可视化模块暂不开源,等毕业后再说)


    本篇针对OpenSA的定量分析模块进行演示,展示如何快速的构建光谱定量分析模型。

    一、光谱数据读入

    提供一个为公开定量分析数据集,本章仅以公开定量分析数据集作为演示

    1.1 光谱数据读入

    # 分别使用一个回归、一个分类的公开数据集做为example
    def LoadNirtest(type):
    
        if type == "Rgs":
            CDataPath1 = './/Data//Rgs//Cdata1.csv'
            VDataPath1 = './/Data//Rgs//Vdata1.csv'
            TDataPath1 = './/Data//Rgs//Tdata1.csv'
    
            Cdata1 = np.loadtxt(open(CDataPath1, 'rb'), dtype=np.float64, delimiter=',', skiprows=0)
            Vdata1 = np.loadtxt(open(VDataPath1, 'rb'), dtype=np.float64, delimiter=',', skiprows=0)
            Tdata1 = np.loadtxt(open(TDataPath1, 'rb'), dtype=np.float64, delimiter=',', skiprows=0)
    
            Nirdata1 = np.concatenate((Cdata1, Vdata1))
            Nirdata = np.concatenate((Nirdata1, Tdata1))
            data = Nirdata[:, :-4]
            label = Nirdata[:, -1]
    
        elif type == "Cls":
            path = './/Data//Cls//table.csv'
            Nirdata = np.loadtxt(open(path, 'rb'), dtype=np.float64, delimiter=',', skiprows=0)
            data = Nirdata[:, :-1]
            label = Nirdata[:, -1]
    
        return data, label
    
    

    1.2 光谱可视化

        #载入原始数据并可视化
       data1, label1 = LoadNirtest('Cls')
       plotspc(data1, "raw specturm")
    

    采用的开源定性光谱数据集如图所示:

    在这里插入图片描述

    二、定性分析模型建立

    2.1 光谱定性分析模块

    提供常见的定性分析模型,包括ANN、SVM、PLS_DA、RF、CNN、SAE等等,同时将定性分析模型与预处理模块,波长筛选模块,数据集划分模块进行了封装,仅需要一行代码即可快速建立定性分析模型。

    # 光谱定量分析
    def SpectralQuantitativeAnalysis(data, label, ProcessMethods, FslecetedMethods, SetSplitMethods, model):
    
        """
        :param data: shape (n_samples, n_features), 光谱数据
        :param label: shape (n_samples, ), 光谱数据对应的标签(理化性质)
        :param ProcessMethods: string, 预处理的方法, 具体可以看预处理模块
        :param FslecetedMethods: string, 光谱波长筛选的方法, 提供UVE、SPA、Lars、Cars、Pca
        :param SetSplitMethods : string, 划分数据集的方法, 提供随机划分、KS划分、SPXY划分
        :param model : string, 定量分析模型, 包括ANN、PLS、SVR、CNN、SAE等,后续会不断补充完整
        :return: Rmse: float, Rmse回归误差评估指标
                 R2: float, 回归拟合,
                 Mae: float, Mae回归误差评估指标
        """
        ProcesedData = Preprocessing(ProcessMethods, data)
        FeatrueData, labels = SpctrumFeatureSelcet(FslecetedMethods, ProcesedData, label)
        X_train, X_test, y_train, y_test = SetSplit(SetSplitMethods, FeatrueData, labels, test_size=0.2, randomseed=123)
        Rmse, R2, Mae = QuantitativeAnalysis(model, X_train, X_test, y_train, y_test )
        return Rmse, R2, Mae
    
    
    

    2 .2 光谱定量模块的使用实列

    在example.py文件中,提供了光谱定量分析模块的使用方法,具体如下,仅需要一行代码即可实现所有常见的光谱定性分析。
    示意1:利用OpenSA实现MSC光谱预处理+UVE波长筛选+KS划分数据集+SVR回归模型的光谱定量分析

        ## 载入原始数据并可视化
        data2, label2 = LoadNirtest('Rgs')
        #plotspc(data2, "raw specturm")
        # 光谱定量分析演示
        # 示意1: 预处理算法:MSC , 波长筛选算法: Uve, 数据集划分:KS, 定性分量模型: SVR
        RMSE, R2, MAE = SpectralQuantitativeAnalysis(data2, label2, "MSC", "Uve", "ks", "SVR")
        print("The RMSE:{} R2:{}, MAE:{} of result!".format(RMSE, R2, MAE))
    

    结果如下:

    可以看到采用预测效果挺好的,R2达到了0.9,模型拟合很好
    示意2:利用OpenSA实现SNV预处理+Lars波长筛选+SVR的光谱定量分析

        ## 载入原始数据并可视化
        data2, label2 = LoadNirtest('Rgs')
        #plotspc(data2, "raw specturm")
        # 光谱定量分析演示
        # 示意1: 预处理算法:MSC , 波长筛选算法: Uve, 数据集划分:KS, 定性分量模型: SVR
        RMSE, R2, MAE = SpectralQuantitativeAnalysis(data2, label2, "SNV", "Lars", "random", "SVR")
        print("The RMSE:{} R2:{}, MAE:{} of result!".format(RMSE, R2, MAE))
    
    

    在这里插入图片描述
    可以看到相同模型,改变预处理方法和波长选择后,模型的预测能力有所提高,因此,预处理、波长筛选、建模方法等都影响着最后的预测性能
    有问题可以交流学习
    请添加图片描述

    总结

    利用OpenSA可以非常简单的实现对光谱的定量分析,完整代码可从获得GitHub仓库 如果对您有用,请点赞!
    代码现仅供学术使用,若对您的学术研究有帮助,请引用本人的论文,同时,未经许可不得用于商业化应用,欢迎大家继续补充OpenSA中所涉及到的算法,如有问题,微信:Fu_siry

    展开全文
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    ——艾奇在线

    内容简介

    本书的内容可分为3大部分:

    • 基础部分(第1~3章和第8章),介绍了广告优化中的统计学思想和基本原理,为后文讲述数据分析方法论打好基础。在最后一章对互联网广告商业生态进行阐述,关于广告优化师如何实现个人精进成长有所分享。

    • 应用部分(第4~7章除案例部分),以移动广告市场上3大主流广告类型为例,分别阐述不同广告类型的流量特点、优化难点,并提出一些创新性的数据分析方法论。另外对于多广告推广渠道的综合效果评估和统筹优化也做了深入讲解。

    • 实例部分(第4~7章案例部分),通过对4个具有代表性的广告优化项目的案例讲解,让读者了解广告数据定量分析和效果优化的完整流程。

    作者简介

    齐云涧(Trunman Qi) 资深广告优化师和数据分析专家,国内最早参与应用商店广告优化研究的专家之一,百度认证的资深营销顾问。曾任职于致维科技、量化派等细分行业知名企业,服务过百度、腾讯、阿里、字节跳动、美团、网易、携程、小米、领英、陌陌、58同城、启德教育等多家广告主,管理广告预算累计上亿元。参与翻译专业书籍《谷歌分析宝典》,撰写过多篇广告数据分析和效果优化的文章,在业内广泛传播。

    目录

    推荐语

    前言

    第1章 广告优化中的统计学1

    1.1 统计学:用一句话解释它是什么1

    1.2 学会运用统计:读者的目标2

    1.2.1 理解统计学术语2

    1.2.2 掌握科学的数据分析方法论2

    1.2.3 理解什么地方可能出差错3

    1.3 统计学的主要思想4

    1.3.1 随机性和规律性4

    1.3.2 规律性中的随机性5

    1.3.3 概率:什么是机会6

    1.3.4 变量和值6

    1.3.5 常数7

    1.4 统计学和广告优化的关系7

    1.5 广告数据定量分析的主要理念9

    1.5.1 目的性Purpose9

    1.5.2 有限性Limited10

    1.5.3 相关性Correlation12

    1.5.4 抽样性Sampling14

    1.5.5 显著性Significance15

    1.6 本章小结15

    第2章 广告数据分析中的统计学原理16

    2.1 抽样:总体、样本和误差16

    2.2 概率20

    2.3 概率分布21

    2.3.1 正态分布21

    2.3.2 标准正态分布23

    2.3.3 中心极限定理24

    2.4 统计推断:估计25

    2.4.1 估计:用样本数据预估总体25

    2.4.2 区间估计25

    2.4.3 总体比例的置信区间27

    2.4.4 总体均值的置信区间28

    2.5  统计推断:假设检验31

    2.5.1 简单好用的p值31

    2.5.2 两个总体比例之差的显著性检验32

    2.5.3 两个总体均值之差的显著性检验36

    2.6 变量间关系37

    2.7 自变量和因变量之间的关系38

    2.8 两个数值型变量的关系39

    2.8.1 相关分析39

    2.8.2 回归分析43

    2.9 分类型变量和数值型变量的关系46

    2.10 本章小结51

    第3章 广告数据的描述:图表52

    3.1 初阶:维度和指标52

    3.1.1 看分布53

    3.1.2 看趋势56

    3.1.3 多维度和指标交叉61

    3.1.4 看相关64

    3.2 进阶:用户行为洞察66

    3.2.1 漏斗图66

    3.2.2 用户行为路径图69

    3.3 本章小结71

    第4章 SEM广告数据分析72

    4.1 认识SEM广告72

    4.1.1 SEM广告发展现状72

    4.1.2 SEM推广渠道的特点74

    4.1.3 SEM广告数据分析痛点76

    4.2 SEM广告数据分析关键指标解读81

    4.2.1 CPC81

    4.2.2 CTR83

    4.2.3 质量度85

    4.2.4 平均排名86

    4.3 SEM数据分析方法论88

    4.3.1 帕累托法则88

    4.3.2 四象限分析89

    4.3.3 显著性检验91

    4.3.4 关键词评分体系94

    4.4 案例:某招聘网站的百度SEM广告优化101

    4.4.1 项目背景101

    4.4.2 优化难点104

    4.4.3 优化思路106

    4.4.4 优化执行107

    4.4.5 效果评估112

    4.5 本章小结114

    第5章 信息流广告数据分析115

    5.1 认识信息流广告115

    5.1.1 信息流广告发展现状115

    5.1.2 信息流推广渠道的特点118

    5.1.3 信息流广告数据分析痛点119

    5.2 信息流广告数据分析关键指标解读124

    5.2.1 ECPM和CTR124

    5.2.2 用户画像和广告定向128

    5.3 信息流广告数据分析方法论131

    5.3.1 A/B测试131

    5.3.2 朴素贝叶斯算法—优化广告定向137

    5.3.3 创意定量化的解决思路142

    5.4 案例:某金融App的今日头条信息流广告优化146

    5.4.1 项目背景146

    5.4.2 优化难点147

    5.4.3 优化思路148

    5.4.4 优化执行148

    5.4.5 效果评估155

    5.5 本章小结156

    第6章 应用商店广告数据分析157

    6.1 认识应用商店广告157

    6.1.1 应用商店广告的发展现状157

    6.1.2 应用商店推广渠道的特点160

    6.1.3 应用商店的几大核心广告资源介绍162

    6.1.4 应用商店广告数据分析痛点164

    6.2 应用商店广告数据分析关键指标解读171

    6.2.1 自然量171

    6.2.2 CPA175

    6.2.3 ROI178

    6.2.4 各广告位流量配比180

    6.3 应用商店广告数据分析方法论181

    6.3.1 相关性分析181

    6.3.2 线性回归分析185

    6.3.3 显著性检验分析193

    6.4 案例:某生活消费App在小米应用商店渠道的广告优化196

    6.4.1 项目背景196

    6.4.2 优化难点199

    6.4.3 优化思路200

    6.4.4 优化执行201

    6.4.5 效果评估210

    6.5 本章小结212

    第7章 多广告推广渠道的统筹优化213

    7.1 多渠道广告统筹优化的现状213

    7.2 多渠道广告数据分析方法论:综合效果评分模型215

    7.3 案例:某金融App在多广告渠道的统筹优化217

    7.3.1 项目背景217

    7.3.2 优化思路和执行217

    7.3.3 效果评估226

    7.4 本章小结227

    第8章 广告优化的未来会好吗228

    8.1 广告业内的3种角色228

    8.1.1 角色期待229

    8.1.2 角色冲突与认知偏差233

    8.1.3 囚徒困境234

    8.2 广告优化的作用237

    8.2.1 广告优化的边界237

    8.2.2 广告优化的展望238

    8.2.3 广告优化师的精进之道:内部创业者238

    8.3 本章小结240

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    战略分析

    本篇读后感理论知识来自于陈哲的《活用数据-驱动业务的数据分析实战》。本篇侧重于读完第四章的心得体会,如有理解不到位,欢迎大家指出。

    战略分析的整体思路

    战略分析的核心是对整体环境和市场产品的分析,含内部环境和外部环境。

    在这里插入图片描述

    1. 宏观环境:political(政治环境)、economic(经济环境)、social(社会环境)、technological(技术环境)
    2. 市场环境:市场规模、利润水平、增长速度、成长潜力、所处的生命周期
    3. 竞争环境:波特五力分析(供应商、购买者、替代品、潜在进入者、直接竞争者)
    4. 由内外部因素分类生成SWOT(定性),再结合专家访谈和市场调研获得内外部因素评价矩阵。
    5. 由内外部因素评价矩阵进行定量分析,其分析思路如下:

    在这里插入图片描述

    战略分析的部分案例展示

    下面列举机会(oppotunity)的例子展示数据分析过程:

    1. 原始数据:

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    1. 计算平均分

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    1. 计算各个因子、各个分数的方差:

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    1. 计算各个因子、各个分数的方差之和,并求得标准差。
    2. 由各个因子的标准差、平均值求得变异系数。
    3. 由各个因子的变异系数求得各个因子的权重。
    4. 由各个因子的权重和平均分求得总加权平均数。

    其他S(social)、W(weekness)、T(Tehnology)的计算步骤同上。
    对SWOT四个象限的得分采用战略选择矩阵图分析,由此判断市场选择成功的可能性。

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空空如也

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