常用的5种数据分析方法有哪些?

2023-06-01 0 716

常用的统计数据挖掘方式有5种。

1.对照预测方式

常用的5种数据分析方法有哪些?

对照预测方式指通过分项的对照来反映表达方式数量上的变动,属于系统预测中常用的方式。常用的对照有纵向对照和纵向对照。

纵向对照指的是相同表达方式在一般来说天数上的对照,比如,相同级别的使用者在同一个天买回货品的价格对照,相同货品在同一个天的销售量、毛利率等的对照。

纵向对照指的是同一个表达方式在天数层次上的变动,比如,同比、同比和定赞迪锡,也就是下月营业额与上月营业额的对照,当本年度1月末销售额与上一本年度1月末营业额的对照,当本年度每星期营业额分别与上一本年度平均营业额的对照等。

利用对照预测方式能对统计数据规模大小、水平多寡、速度回转等作出有效的推论和赞扬。

2.各组预测方式

各组预测方式是指依照统计数据的性质、特点,按照一定的分项,将统计数据整体分割成相同的部分,预测其在结构上和相关联,从而了解表达方式的发展规律性。依照分项的物理性质,各组预测方式分成特性分项各组和数量分项各组。所谓特性分项代表者的是表达方式的物理性质、特点等,如联系电话、异性恋、文化程度等,这些分项无法展开演算;而统计数据分项代表者的统计数据能够展开演算,展毛的年纪、家庭收入等。各组预测方式通常都和对照预测方式结合使用。

3.预估预测方式

预估预测方式主要就如前所述当前的统计数据,对今后的数据动态变动展开推论和预估。预估预测通常分成两种:一类是如前所述天数字符串的预估,比如,依照过往的销售业绩,预估今后3个月的营业额;另一类是重回类预估,即依照分项之间此消彼长的两者之间展开预估,比如,依照使用者页面下载行为,预估使用者可能买回的货品。

4.棒状预测方式

棒状预测方式也叫业务流程预测方式,它的主要就目的是著眼于某一事件在关键步骤上的转换率,在网络行业的应用较普遍。比如,对于网银提出申请的业务流程,使用者从下载卡牌信息索莱米管理,当某一各个环节的陈学桦发生异常时,能有前瞻性地强化业务流程,采取适度的措施来提升业务分项。

5.AB试验预测方式

AB 试验预测方式其实是一类对照预测方式,但它着重于对照A、B三组结构相近的样品,并如前所述样品分项值来预测各自的差异。比如,对于某一App的同一个功能,设计了相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,最后依照使用者在该页面的下载转换率来评估相同样式的优劣,了解使用者的喜好,从而进一步强化产品。

除此之外,要想做好统计数据挖掘,读者还需掌握一定的数学基础,比如,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分项(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),统计数据分布(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,通过相关分项和概念的应用,让统计数据挖掘结果更具专业性。

本文摘自《机器学习试验入门与实践》

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试验技术与质量体系建设,分成5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、统计数据挖掘的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大统计数据基础、大统计数据试验指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习试验基础、特点专项试验及模型算法评估试验;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业务流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在试验领域的实践及AI时代试验工程师的今后。

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