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1、第五章 數(shù)據(jù)處理和可視化表達(dá)5.3 數(shù)據(jù)的分析5.3 數(shù)據(jù)的分析特征探索關(guān)聯(lián)分析聚類分析數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分析就是在一大批雜亂無章的數(shù)據(jù)中;運用數(shù)字化工具和技術(shù);探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)和規(guī)律,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)行可視化表達(dá)(圖表等),為診斷過去、預(yù)測未來發(fā)揮作用。什么是數(shù)據(jù)分析?對象:大數(shù)據(jù)特點:大量、多樣、低價值密度、高速工具和技術(shù)(數(shù)據(jù)分析師常用):Excel整理數(shù)據(jù)、制作圖表、爬蟲、儀表盤SQL 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)出Tableau 高級數(shù)據(jù)圖表和數(shù)據(jù)監(jiān)控、Python 最火的數(shù)據(jù)分析工具、功能強大數(shù)據(jù)分析的四種常用方法特征探索:數(shù)據(jù)特征、預(yù)處理關(guān)聯(lián)分析:數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性、規(guī)律和模式聚類分析
2、:自動對數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分類:訓(xùn)練構(gòu)建分類器(分類函數(shù)和分類模型)特征探索的主要任務(wù)是對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)和處理缺失值、異樣數(shù)據(jù),繪制直方圖,觀察分析數(shù)據(jù)的分布特征,求最大值、最小值、極差等描述性統(tǒng)計量。如何利用Python實現(xiàn)特征探索?請看視頻。什么是特征探索?關(guān)聯(lián)分析就是分析并發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性,從而描述一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式。如何利用Python實現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析?請看視頻。什么是關(guān)聯(lián)分析?一種探索性分析,能從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進(jìn)行分類。K-平均算法是一種經(jīng)典的自下而上的聚類分析方法。如何利用Python實現(xiàn)聚類分析?請看視頻。什么是聚類分析?數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)分析最基本的方法。數(shù)據(jù)分類通常的做法是,基于樣本數(shù)據(jù)先訓(xùn)練構(gòu)建分類函數(shù)或分類模型(也稱為分類器),該分類器具有將待分類數(shù)據(jù)項映射到某一特點類別的功能。如何利用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類?請看視頻。什
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