序1、数据分析 & 建模数据分析工作的核心是：发现和挖掘有用的信息，得出建设性的结论及辅助制定决策。其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。因此利用已经处理好的数据，建立模型，才是将数据的价值最大化发挥出来。人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习等算法模型
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2023-08-15 20:21:40
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1 为什么需要数据建模 数据模型就是数据的组织和存储方法，强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。建立合适的业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得如下的好处。 性能：好的数据模型提高查询所需要的数据，提高I/O的存储成本：减少 不必要的数据冗余，实现计算结果的复用，降低大数据的存储和计算成本效率：改善用户的使用数据的体验，提高
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2023-08-16 11:00:16
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2.1 大数据分析模型建立方法大数据分析模型可以基于传统数据分析方法中的建模方法建立，也可以采取面向大数据的独特方法来建立。为了区分这两种模型建立方法，我们分别简称其为传统建模方法和大数据建模方法。由于这两种模型建立方法存在一些交集（如业务调研、结果校验等），我们采取统一框架来进行介绍，在介绍时区分两种建模方法的不同之处。传统数据分析建模方法与大数据分析建模方法从大数据这个概念提出开始，就有“大数
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2023-06-06 21:43:56
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现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，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为主，综合类数据分析方法与模型是注重定性与定量相结合。一、分类分析数据分析法在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些
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2023-09-13 23:53:54
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在进行数据分析时，我们通常需要用到各类分析模型和方法，一是为了让自己的结论更有说服力，二是让论证过程更具备逻辑性和条理性。今天帆软君就来给大家分享18种常用的数据分析模型和方法，并附上用FineBI分析的步骤教程，希望对大家有所帮助！1、RFM模型 RFM 用于对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。三个关键指标：最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。 最近一段时间内消费频次
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因
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2023-08-21 15:26:18
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几种常见的数据分析方法
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2023-05-26 22:03:18
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序1、数据分析 & 建模数据分析工作的核心是：发现和挖掘有用的信息，得出建设性的结论及辅助制定决策。其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。因此利用已经处理好的数据，建立模型，才是将数据的价值最大化发挥出来。人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习等算法模型在很多领域发挥
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2023-06-07 11:29:19
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Power BI 是基于云的商业数据分析和共享工具，它能帮您把复杂的数据转化成最简洁的视图。通过它，您可以快速创建丰富的可视化交互式报告，即使在外也能用手机端 APP 随时查看。甚至检测公司各项业务的运行状况，只需它仪表板的一个界面就够了。你该系列教程为大家介绍了如何使用 Power BI Desktop 将已连接的数据准备就绪，以供使用。比如“如何管理数据关系”、“如何创建计算列”、“如何优化数
目录一、对比分析法二、群组分析法三、RFM分析法四、漏斗分析法一、对比分析法通常将两个及以上的数据进行对比，分析他们之间的差异，能直观的看出不同数据的差距或者趋势，称之为对比分析法。假设我们经营一家零售企业，2季度的销售额是300万，那怎么去衡量我们的经营成效如何呢？可以通过以下多方面去进行对比：与目标数据进行对比，例如销售部门本季度已完成的业绩与目标业绩相比较是未达成还是超额达成呢？与去年二季度
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2023-08-30 17:01:36
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SPSS常用方法检验正态性相关性分析线性回归分析卡方检验独立样本T检验配对样本T检验单因素方差分析及多重比较非参数检验（秩和检验）二元Logistic回归分析案例分析 检验正态性1 直方图正态曲线 2 P-P图、Q-Q图 3 KS检验（样本量>=2000）、SW检验（样本量<2000）：P>0.05时表示服从正态性相关性分析俩个变量平等， 俩个变量均为连续数值型变量之间的相关性
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2023-09-21 09:39:24
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对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2023-05-30 22:47:52
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1.python数据建模概述数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，建立一个适合的模型对数据进行处理。在数据分析与挖掘中，我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法，一般，常见的算法有分类（有明确类别）、聚类（无明确类别）、关联、回归等。2.python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题，一般处理思路如下：（1）首先明确需求并对数据进行观察；
一、概念：从多个表格、多个来源的数据中，根据不同的维度，不同的逻辑来聚合分析数据；而提取数据的前提是要将这些数据表建立关系，这个建立关系的过程就是数据建模。二、案例：比如有个电子产品专卖店，销售产品有三类：手机、电脑、平板，每一类又分别来自三个品牌：小米、苹果、三星，那么这个店销售的产品共计 9 个，其销售明细也是记录这些产品每天的销售数据， 为了能分析每个品牌的销售金额，或者分析每个产品类别的销
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2023-08-15 19:09:30
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参考：https://www.zhihu.com/question/25949022 上篇介绍了 基于营销管理理论 的分析方法，本篇将介绍 基于数理统计学 的分析方法，而该种方法又分成三类：描述性数据分析方法、数理统计分析方法、数据挖掘分析方法。1.描述性数据分析方法 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
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2023-06-08 21:30:11
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数据建模基础大数据分析场景和模型应用数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 
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2023-09-19 08:27:01
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--(完美WORD文档DOC格式,可在线免费浏览全文和下载)值得下载！第四章 GIS的空间分析方法第四章 GIS的空间分析方法返回讲目录GIS , GIS空间分析是 系统的重要功能之一 是 系统与计算机辅助绘图系统的主要区别。空间分析的对象是一系列跟空间位置有关的数据，这些数据包括空间坐标和专业属性两部分。其中空间坐标用于实体的空间位置和几何形态，专业属性则是实体某一方面的性质。空间分析定义空间分
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2023-11-08 08:32:08
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python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记1.分类模型–*1.1KNN 算法 –*1.2朴素贝叶斯 算法 –*1.3支持向量机SVM 算法 –*1.4集成方法—随机森林算法 –*1.5集成方法—Adaboost 算法 –*1.6决策树2.回归模型–*2.1线性回归 –*2.2岭回归 –*2.3Lasso回归 –*2.4逻辑回归 –*2.5人工神经网络 –*2.6GBD
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2023-09-02 14:02:44
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数据分析和数据处理本身是 个非常大的领域，这里主要总结 些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论 些数据分析的三个常用方法：数据趋势分析趋势分析 般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析
原创
2023-04-19 09:59:14
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相关类灰色关联1作用：系统分析主要因素；次要因素，因素对系统发展的影响，以便对各因素强化发展或者抑制发展。2 灰色关联分析的基本思想：根据序列曲线的几何形状的相似程度判断其联系紧密性3 具体操作步骤：（1）绘图：各指标，各系统的发展趋势（2）确定分析数列：母序列：能反映系统行为特征的数据序列。（因变量），常用X或x0表示。子序列：影响行为的因素组成的数据序列。（自变量），常用x1,x3,x3……表
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2023-06-07 11:48:15
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