下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR） 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的
转载
2023-08-15 19:24:08
78阅读
数据分析方法部分总结描述统计假设检验信度分析列联表分析相关分析方差分析回归分析聚类分析判别分析主成分分析因子分析时间序列分析生存分析典型相关分析ROC分析其他分析 描述统计缺失值填充 常用方法： 剔除法 均值法 最小邻居法 比率回归法 决策树法正态性检验 常用方法： 非参数检验的K-量检验 P-P图 Q-Q图 W检验 动差法假设检验参数检验 U检验 T检验 a. 单样本T检验(总体均数已知） b
转载
2023-08-14 13:08:03
83阅读
以最大连续子序列和算法为例。 算法源代码： 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define N 1000000 3 using namespace std; 4 5 int n; 6 int a[N],dp[N]; 7 int MAXN=-(1<<30); 8 9 int m ...
转载
2021-05-28 22:59:00
125阅读
2评论
一、概述数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。二、数据分层作为一名数据的规划者，我们肯定希望自已的数据能够有秩序地流转，
原创
2021-07-05 15:06:30
1618阅读
数据挖掘的常见方法基本概念数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。确切地说，作为一门广义的面向应用的交叉学科，数据挖掘集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据仓库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等等。过程模型对企业来说，数据挖掘就是在“数据矿山”中找到蕴藏的“知识金块”，帮助企业减少不必要投资
转载
2023-08-30 16:48:02
59阅读
一、算法原理降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：我们主要主要介绍PCA、LDA、LLE方法。1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。PCA旨在找到数据的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。(1)PCA的推导1)最大方差理论在信号处理领域，我们认为信号具有较大方差，噪声具有较小方差，信号与噪声之比称为信噪比。信噪比越
一、数据的分类二、统计分析流程 三、数据分析的误区1.展示元素不宜大于3个2.时间序列数据最好使用折线图，而不宜使用柱状图3.研究数据最好不适用三维立体图4.为避免图表的欺骗性，图线最好占据2/3至3/4的高度（调整Y轴刻度）四、常用的统计抽样方法主要有三种：4.1随机抽样法总体中每个个体都有同等可能被抽到，常用抽签或随机表来保证样品的代表性-----当个体的种类不多时，样本总数较少，且抽取
转载
2023-06-01 16:08:06
200阅读
一、数据挖掘任务分类1、预测性和描述性的主要区别在于是否有目标变量2、预测性包括分类和回归：（1）分类：输出变量为离散型，常见的算法包括（朴素）贝叶斯、决策树、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林。（2）回归：输出变量为连续型。3、描述性包括聚类和关联：（1）聚类：实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。例如零售客户细分。（2）关联：:指的是我们想发现数据
转载
2023-05-30 12:19:33
148阅读
在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
转载
2023-05-30 20:33:10
144阅读
一. 分类二. 聚类三. 关联规则四 时间序列预测1. 分类在数据挖掘的发展过程中，由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中，因此，目前数据挖掘方法与算法已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看，数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类，目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学
数据分析工作中都是有很多的数据分析方法的，我们掌握了数据分析方法以后才能够做好数据分析的工作。那么数据分析的方法都有哪些呢？常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。如果你想了解如何做数据分析，就接着看下去吧~ 1、描述性统计分析 绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的
转载
2023-08-11 12:11:02
186阅读
1.信息论方法（决策树方法）：信息论方法是利用信息论的原理建立决策树。在知识工程领域，决策树是一种简单的知识表示方法，它将事例逐步分类成代表不同的类别。由于分类规则是比较直观的，因而比较易于理解。该类方法的实用效果好，影响较大。由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树，故一般文献中称它为决策树方法。这种方法一般限于分类任务。在系统中采用这种方法的有美国的IDIS，法国的SIPINA，英国的Clem
现在对网络服务来讲，用户量是非常大的，用户信息或者其他数据也是非常巨大的，如何对海量数据进行存储，进行挖掘，进行筛选等问题，对服务器的响应效率来讲影响很大，关键要设计出良好的数据结构来存储，有良好的算法才好 一般提供下面几个解决方案： Bloom Filter Hash Bit-Map Heap 双层桶划分 数据库索引 倒排索引（Inverted Index） 外
原创
2011-02-22 23:50:00
1307阅读
大家好，我是小z，也可以叫我阿粥今天给大家分享一篇关于常用数据分析方法的干货~ 一、关联分析 关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。
截面数据学习笔记一、什么是截面数据？截面数据（Cross-sectional data）是统计学中一种常见的数据类型，指的是针对某一时点上的一组数据观测值的集合。例如，我们想要了解某个国家在某一年的人口结构，可以通过对该国所有个体在同一时刻的统计信息进行收集和分析得出。截面数据具有以下特点：时间性：截面数据所涉及到的个体或观察对象在同一时间点被观测；跨样本性：每个个体或观察对象只被观测一次，即数据
转载
2023-09-14 15:49:01
790阅读
1.功能概述1.1要素缓冲区分析
基本概念
要素缓冲区分析是指在围绕选中的矢量要素一定距离处自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲多边形实体，从而实现空间数据在水平方向得以扩展的信息分析方法。
缓冲的多边形覆盖了该几何图形的距离小于或者等于缓冲距离的所有点。
主要用途
缓冲区分析主要用于分析事物对周围的影响，是地理信息系统重要的和基本的空间操作功能之一。
数据名称数据说明Beijing.shp可为新建
要实现对数据价值的深度发掘，数据挖掘技术无疑是有效的手段之一。对于企业来说，要开展数据挖掘项目，就必须要了解数据挖掘项目是区别于传统的软件开发类项目，其呈现出复杂性高、周期长、不确定高等特点，特别是不确定性高，是其典型的特点，主要体现在数据的不确定性、结果的不确定性和方案的不确性等方面，这样就导致整个数据挖掘项目管控难度高，因此一个行之有效的数据挖掘方法论(明确的流程模型)是非常有必要的。
转载
2023-08-08 17:37:53
74阅读
很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？
转载
2023-05-26 22:16:46
111阅读
数据分析思路需要以营销、管理等理论为指导，把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。进行专题分析时，如果方法论不正确或不合理，得到的分析结果就不可能正确。
转载
2023-06-01 06:16:57
158阅读
有一位朋友最近吐槽，他提交了一份7月数据分析报告给领导，报告里面放了很多图表，也摆了很多数据，结果被痛批了一顿，觉得很委屈。其实，这位朋友与很多小伙伴一样，做数据分析时，拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。
今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。
转载
2023-08-29 10:13:32
104阅读
