数据的探索性分析 |
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探索一下
数据分析的起点(数据分类)
一、描述性分析(整理数据)
定义
主要作用
可视化技术
定义
主要作用
常用方法
二、相关性分析(分析数据)
定义
主要作用
相关性分类
相关性测定
三、假设检验(分析数据)
定义
作用
步骤(相对理论)
常见的假设检验的分类
四、回归分析(分析数据、解释数据)
定义
分类
步骤
数据分析的起点(数据分类)
为什么称统计数据的分类为数据分析的起点,是因为不同类型的数据,其对应的分析方法有所差异。在分析数据时有时不仅需要好的分析结果,同时也需要有合理性的理论假设与之对应,这是经典统计学的一大特征。 一、描述性分析(整理数据) 定义描述性分析是统计过程中的整理数据环节,对调查所得的大量数据资料进行初步的整理、归纳和展示,以找出这些资料的内在规律——集中趋势、分散趋势、偏态和峰态,是为了更好地描述数据的特征. 主要作用产生所有个案或不同分组个案的综合统计量及图形; 个案又叫变量集的一条观测,指一条数据。 提供常见的统计量与描述图,例如均值、方差、最值等; 可用于进行数据筛查,发现奇异值; 可用于描述性分析,假设检验及不同分组个案的特征描述. 可视化技术 定义可视化分析使用统计图进行数据可视化展示和分析有着直观、生动等良好效果. 可视化不断演变,边界在不断地扩大. 与高级的技术方法结合,允许利用图形、图像处理、计算机视觉、人机互动等技术,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释. 主要作用 明悉数据的含义、理解数据结构,发现异常值、筛查数据,以便于进行数据合并、清洗、整理ÿ |
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