聚类分析中分类数的确定问题

2018-06-05

聚类分析中分类数的确定问题 聚类的目的是为了分类，但到底分多少类合适呢？迄今为止它上没有得到完全解决。 Demirmen曾提出根据树状结构图来分类的准则： 1.任何类都必须在临近类中是突出的 ...

SPSS聚类分析：二阶聚类分析

2017-12-18

SPSS聚类分析：二阶聚类分析 一、概念（分析-分类-两步聚类）。 是一个探索工具，用来揭示数据集中的自然分组（或聚类），如果不揭示，这些分组是不明显的。此过程使用的算法有多个不错的特征使其 ...

SPSS聚类分析：系统聚类分析

2017-12-18

SPSS聚类分析：系统聚类分析 一、概念：（分析-分类-系统聚类） 系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进 行分类，称为Q ...

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

2017-05-04

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不 ...

数据挖掘方法功能和聚类分析案例

2017-03-01

数据挖掘方法功能和聚类分析案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行 ...

聚类分析案例之市场细分

2017-02-24

聚类分析案例之市场细分 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。 聚 ...

R语言实现层次聚类分析案例

2016-11-30

R语言实现层次聚类分析案例 聚类分析，对样品或指标进行分类的一种分析方法，依据样本和指标已知特性进行分类。 本节主要介绍R语言层次聚类分析，一共包括3个部分，每个部分包括一个具体实战例子。 一、 ...

聚类分析实战解析与总结

2016-10-10

聚类分析实战解析与总结 聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组 ...

【CDA干货】零售客户行为数据挖掘的方法、模型与实战应用研究

2026-08-27

随着新零售模式的快速普及，零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频次、客单价、购物偏好等海量客户行为数据，成为零售企业精细化运营、精准营销、客户留 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”：CDA数据分析师视角下的数据分类

2026-08-24

 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量？各适合使用哪种统计分析方法”时，却常常语塞。其实，数据分类是数据分析的“第一道 ...

【CDA干货】数据分析中异常值的识别方法、处理策略与实战应用

2026-08-11

在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中，原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突发业务事件、极端个体样本等因素影响，数据集中经常会出现偏离正常取值范围、明显异于 ...

【CDA干货】选择统计方法前最重要的核心工作：避免90%的统计分析错误

2026-07-31

在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中，大多数人最关注的是“用什么统计方法”：是做T检验、方差分析、卡方检验，还是回归、因子分析。但在实际工作中，90%的统计错误，并不是方法用错了公式，而是选方 ...

【CDA干货】问卷效度高与后续因子分析：逻辑关系、核心作用与实操意义

2026-07-30

在问卷调研的数据分析流程中，“先检验信效度，再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高，后续可以做因子分析”的说法，但常常不清楚二者的因果关系、因子分析的具体作用，以及为什么必 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”：CDA数据分析师视角下的数据分类

2026-07-15

 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量？各适合使用哪种统计分析方法”时，却常常语塞。其实，数据分类是数据分析的“第一道 ...

【CDA干货】DataFrame数据归一化：核心原理、常用方法与Pandas实战指南

2026-07-08

在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中，原始数据往往包含多个不同维度的数值指标，例如客户交易数据中的消费金额、交易频次、平均停留时长，或是运营数据中的销售额、订单量、客单价。这些指标的计量单位 ...

学完商业数据分析，开启 CDA 量化策略：从业务思维到落地实战

2026-06-11

 解读《CDA二级教材：量化策略分析（2025）》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛。它所对应的《量化策略分析》教材，并不仅仅是一本Python工具书，而是一套完整的“量 ...

从“杂乱信号”到“有序资产”：CDA数据分析师视角下的数据分类

2026-06-04

 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量？各适合使用哪种统计分析方法”时，却常常语塞。其实，数据分类是数据分析的“第一道 ...

从“标签”到“人”：CDA数据分析师视角下的用户画像

2026-04-30

 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何指导业务”时，却常常答不上来。其实，标签是对一个用户“打点描述”，画像是对一群人 ...

【CDA干货】主成分分析法：破解实证分析困境，赋能精准研究的核心工具

2026-04-27

实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式，其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读，揭示变量间的内在关联、验证研究假设、得出科学结论。但在实际研究中，研究者往往面临“变量过 ...

【CDA干货】以数为据，以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径

2026-04-23

以数为据，以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体，其水平直接决定患者诊疗效果、医疗质量安全与医疗机构运营效能。在医疗数字化转型深入推进的今天，电子病历（EMR）、 ...