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  • 描述数据分析

    万次阅读 2018-07-22 16:33:38
    描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 Excel里的分析工具库里的数据分...

    一、什么是描述统计分析(Descriptive Analysis

    概念:使用几个关键数据来描述整体的情况

    描述性数据分析属于比较初级的数据分析,常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

    Excel里的分析工具库里的数据分析可以实现描述性统计分析的功能。

     

        描述性统计分析即是对数据源最初的认知,其次才能去做一些其他的分析。

     

    二、常用指标

    均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。

    极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。

    偏度、峰度体现了数据的分布形状。

     

    1、均值。均值容易受极值的影响,当数据集中出现极值时,所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。

     

    2、中位数:数据按照从小到大的顺序排列时,最中间的数据即为中位数。当数据个数为奇数时,中位数即最中间的数,如果有N个数,则中间数的位置为(N+1)/2;当数据个数为偶数时,中位数为中间两个数的平均值,中间位置的算法是(N+1)/2。中位数不受极值影响,因此对极值缺乏敏感性。

     

    3、众数:数据中出现次数最多的数字,即频数最大的数值。众数可能不止一个,众数不能能用于数值型数据,还可用于非数值型数据,不受极值影响。

     

    4、极差:=最大值-最小值,是描述数据分散程度的量,极差描述了数据的范围,但无法描述其分布状态。且对异常值敏感,异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。

     

    5、四分位数:数据从小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值,即为四分位数,四分位数分为上四分位数(数据从小到大排列排在第75%的数字,即最大的四分位数)、下四分位数(数据从小到大排列排在第25%位置的数字,即最小的四分位数)、中间的四分位数即为中位数。四分位数可以很容易地识别异常值。箱线图就是根据四分位数做的图。

    • 四分位数的计算:

    下四分位数的位置:

    1. 计算n/4
    2. 如果结果为整数,则下四分位数位于n/4这个位置和下一个位置的中间,取这两个位置上数值的平均值
    3. 如果结果不为整数,则向上取整,所得结果为下四分位数的位置

    上四分位数的位置:

    1. 计算3n/4,
    2. 如果结果为整数,则上四分位数位于3n/4这个位置和下一个位置的中间,取这两个位置上数值的平均值
    3. 如果结果不为整数,则向上取整,所得结果为上四分位数的位置

    eg、3 3 6 7 7 10 10 11 13 30

    n=11, 11/4=2.75,不为整,向上取整3,则下四分位数是第3个数,即6;

    3*11/4=8.25,也不为整,向上取整9,则上四分位是第9个数,即11

     

    箱线图可以用来比较不同组别的数据。箱线图除了上下四分位数,还有上界(除异常点以外的最大值)、下界(除异常点以外的最小值)

     

    6、方差和标准差。方差是每个数据值与全体数据的平均数差的平方的平均数。标准差是方差开方。方差与标准差表示数据集波动的大小,方差小,表示数据集比较集中,波动性小,方差大,表示数据集比较分散,波动性大。由于标准差只能用于统一体系内的数据比较,如果要对不同体系的数据比较,就要引入标准分的概念。

    σ2=1Ni=1NXi-μ)2

    σ=σ2

     

    7、标准分z:对数据进行标准化处理,又叫Z标准化,经过Z标准化处理后的数据符合正态分布(即均值为0,标准差为1)。标准分是对不同数据集的数据进行比较的量,可用来表示数据值在所在数据集内的相对排名 。标准分的意义是每个数值距离平均值有多少个标准差。

    有数据集x1,x2,x3,其平均值为μ,标准差为σ,则其标准分z为:

    z=x2-μσ

     

    8、峰度:描述正态分布中曲线峰顶尖哨程度的指标。峰度系数>0,则两侧极端数据较少,比正太分布更高更瘦,呈尖哨峰分布;峰度系数<0,则两侧极端数据较多,比正太分布更矮更胖,呈平阔峰分布。

    9、偏度:以正态分布为标准描述数据对称性的指标。偏度系数=0,则分布对称;偏度系数>0,则频数分布的高峰向左偏移,长尾向右延伸,呈正偏态分布;偏度系数<0,则频数分布的高峰向右偏移,长尾向左延伸,呈负偏态分布。

    还有一些其他的量,不仅在描述性统计分析中常见,在数据报告中也很常见,如

    10、绝对数

    11、相对数:倍数、成数、百分数

    12、百分比

    13、百分点:1个百分点=1%,是指变动的幅度

    14、频数:绝对数,是一组数据中个别数据重复出现的次数

    15、频率:相对数,次数与总次数的比。

    16、比例:相对数,总体中各部分占全部的比,如:男生的比例是30:50

    17、比率:相对数,不同类别的比,如男女比率俄日3:2

    18、倍数:相对数,一个数除以另一个数所得的商,如A/B=C,那么A是B的C倍。

    19、番数:相对数,指原来数量的2的N次方,如翻一番,意思是原来数量的2倍,翻两番意思是4倍

    20、同比:相对数,指历史同时期进行比较,如去年12月与今年12月相比是同比

    21、环比:相对数,指与前一个统计期进行比较,如今年5月与今年4月相比是环比

     

    三、常用的图

    1、直方图

    展示分组数据分布的图形。通过直方图可以看出数据的分布形状、分布的中心位置及数据分散的程度,由此判断数据是否符合正态分布。

     

    2、箱线图  

    箱线图就是根据四分位数做的图,箱线图可以用来比较不同组别的数据。

    上四分位数:数据从小到大排列排在第75%的数字

    下四分位数(数据从小到大排列排在第25%位置的数字。

    上边缘:除异常值以外的最大值

    下边缘:除异常值以外的最小值

    设四分位的百分比值为y,数据的数量为n,则分位数L=n x y得到。

    1. 情况1:如果L是整数,则取第L和第L+1位数的平均数
    2. 情况2:如果L不是整数,则向上取离L最近的一个整数。

    如1、2、3、4、5、6、7、8、9、10

    下四位数:10X25%=2.5,取向上最近的整数位第3位,下四位数为3

    上四位数:10X75%=7.5,上四位数8

     

    3、茎叶图

    4、线图

    5、饼图

     

    四、数据分析(Data Analysis)

    1、概念:用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。

        数据分析是建立在业务的基础上,没有业务指标,数据分析也就失去了意义。

    2、分类:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

    3、作用:现状分析、原因分析、预测分析

    4、步骤

    1. 明确分析的目的和思路
    2. 收集数据(数据源获取)
    3. 数据处理
    4. 数据分析
    5. 数据展现
    6. 报告撰写

     

    五、数据挖掘(Data Mining)

    1、概念:运用基于计算机的方法从数据中获得有用知识的过程,叫做数据挖掘。从已知的数据集合中发现各种模型、概要和导出值得过程。

    2、目标:数据挖掘的目标是预测和描述

    3、分类:预测性数据挖掘和描述性数据挖掘。

    4、步骤:

    1. 陈述问题,阐明假设(明确分析的目的和思路)
    2. 收集数据
    3. 数据预处理
    4. 模型评估
    5. 解释模型,得出结论  
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  • 4.4分组数据作图 4.4.1直方图 library(ISwR) attach(energy) #将expend变量根据stature因子的值分割成两个向量 expend.lean&lt;-expend[stature=="lean"] expend.obese&lt;-expend[stature=="...

    4.4分组数据作图

    4.4.1直方图

    library(ISwR)
    attach(energy)
    #将expend变量根据stature因子的值分割成两个向量
    expend.lean<-expend[stature=="lean"]
    expend.obese<-expend[stature=="obese"]
    par(mfrow=c(2,1))#按行绘制2*1图
    hist(expend.lean,breaks = 10,xlim = c(5,13),ylim = c(0,4),col="white")#breaks区间数设置参数
    hist(expend.obese,breaks = 10,xlim = c(5,13),ylim = c(0,4),col="grey")
    

    在这里插入图片描述

    par(mfrow=c(1,1))#还原绘图设置
    

    4.4.2并联箱式图

    boxplot(expend~stature)#按stature分类绘图
    

    在这里插入图片描述

    boxplot(expend.lean,expend.obese)#与上条绘制代码同图
    

    在这里插入图片描述

    4.4.3带状图

    
    opar<-par(mfrow=c(2,2),mex=0.8,mar=c(3,3,2,1)+.1)#间距设置
    stripchart(expend~stature)
    stripchart(expend~stature,method="stack")
    stripchart(expend~stature,method="jitter")#点垂直偏置随剂量,默认0.1
    stripchart(expend~stature,method="jitter",jitter=.03)
    

    在这里插入图片描述

    par(opar)
    stripchart(list(lean=expend.lean,obese=expend.obese))#同上代码
    

    在这里插入图片描述

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  • 这是《Python数据挖掘课程》系列文章,前面很多文章都讲解了分类、聚类算法,这篇文章主要讲解SVM分类算法,同时讲解如何读取TXT文件数据并进行数据分析及评价的过程。 文章比较基础,希望对你有所帮助,提供些思路...

    这是《Python数据挖掘课程》系列文章,前面很多文章都讲解了分类、聚类算法,这篇文章主要讲解SVM分类算法,同时讲解如何读取TXT文件数据并进行数据分析及评价的过程。
    文章比较基础,希望对你有所帮助,提供些思路,也是自己教学的内容。推荐大家购买作者新书《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵。

    该系列文章代码&数据集下载地址:https://github.com/eastmountyxz/Python-for-Data-Mining
    希望读者能帮Github点个赞,一起加油。

    目录:
    一.SVM基础概念
    二.SVM基本使用方法
    三.TXT红酒数据集预处理
    四.SVM分析红酒数据
    五.代码优化

    PS:最近参加CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票。我是59号,Eastmount,杨秀璋。投票地址:https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index

    五年来写了314篇博
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  • 数据分析的过程描述

    千次阅读 2021-03-24 15:53:44
    数据分析的过程描述 数据分析过程可以用以下几步来描述: 转换和处理原始数据,以可视化方式呈现数据,建模做预测。 因此数据分析几乎可以概括为由以下几个阶段组成的过程链: ① 问题定义 ② 数据转换 ③ 数据...

    数据分析的过程描述

    数据分析过程可以用以下几步来描述: 转换和处理原始数据,以可视化方式呈现数据,建模做预测。

    因此数据分析几乎可以概括为由以下几个阶段组成的过程链:

    ① 问题定义

    ② 数据转换

    ③ 数据探索

    ④ 预测模型

    ⑤ 模型评估

    ⑥ 可视化

    ⑦ 部署
    在这里插入图片描述

    问题定义

    1. 数据分析总是始于要解决的问题,而这个问题需要事先定义。
    2. 问题定义这一步及产生的相关文档(可交付成果),尤其是问题的规划,将唯一决定整个数据分析项目所遵循的指导方针。
    3. 定义好问题并形成文档后,接下来就可以进入数据分析的项目规划环节 。该环节要弄清楚高效完成数据分析项目需要哪些专业人士和资源。
      在这里插入图片描述

    数据抽取

    数据的选取一定要本着创建预测模型的目的,数据选取对数据分析的成功起着至关重要的作用。

    在这里插入图片描述

    数据准备

    数据往往来自不同的数据源 ,有着不同的表现形式和格式。因此,在分析数 据之前, 所有这些不同的数据都要处理成可用的形式。

    数据准备阶段关注的是数据获取、清洗和规范化处狸,以及把数据转换为优 化过的,也就是准备好的形式 , 通常为表格形式,以便使用 在规划阶段就定好 的分析方法处理这些数据

    数据中存在的很多问题都必须解决掉.比如存在无效的、模棱两可的数据,值缺失,字段重复以及有些数据超出范围等。
    在这里插入图片描述

    数据探索和可视化

    探索数据本质上是指从图形或统计数字中搜寻数据,以发现数据中的模式、联 系和关系。数据可视化是突出显示可能的模式的最佳工具。

    在这里插入图片描述

    预测模型

    创建或选择合适的统计模型来预测某一个结果的概率。

    模型用途分为两类:

    • 1、预测系统所产生的数据的值,使用回归模型
    • 2、为新数据分类,使用分类或聚类模型

    在这里插入图片描述

    模型评估

    验证用先前采集的数据所创建的模型是否有效 。

    用于建模的数据称为训练集,用来验证模型的数据称为验证集。 通过比较模型和实际系统的输出结果, 就能评估错误率。
    在这里插入图片描述

    部署

    部署,旨在展示结果,也就是给出数据分析的结论。

    部署过程基本上就是把数据分析得到的结果应用到实践中去, 数据分析师撰写报告,用分析结果指导实践。
    在这里插入图片描述

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