京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析是一个繁琐的过程
数据分析师不但需要一定的数据分析方法,还需要有个细致分析的过程。当用探索性数据分析方法或是用模型选定分析方法所得到的数据选定模型以后,那么,需要跟进的一个数据分析措施就是要对模型选定的价值可能性,进行推断分析,但这样的推断分析,一般都是用数理的统计方法而对被选定的数据模型做尽可能的可靠程度或是精准程度的推断。
这听起来,有关对数据的分析似乎好像比较简单,其实,要想达到推断分析这一步,在此之前所要进行的数据分析工作,那是再繁琐不过的事情了。这是因为庞大的数据是需要做一步步理顺的,否则,就不能引入到可对数据进行分析处理的正确步骤上来。
第一、列表法是理顺庞杂数据的常用方法
所谓的列表法,就是要将那些庞杂的数据,按照一定的规律,以列表的形式给尽量地表达出来。它是人们处理杂乱数据最为常用的一种方法,在记录数据或是处理数据中,列表法是比较实用的一种方法。但在表格的设计上,还是需要有些讲究的,起码要达到各类数据间的对应关系要清晰,还要从表中一看就能起到简单明了的效果,并能从表中容易发现各相关数据量之间的物理关系。有关表格中设计项也要力求设计全面,比如在标题栏目中需要注明数据的物理量名称或是数据物理量的符号以及数据物理量的数量级,还有数据物理量的单位等等。
第二、作图法是处理杂乱数据中较为直观的方法
作图法主要是取其有直观长处的特点,数据被处理在图中,最能醒目地表达出数据间各物理量之间的变化情况或是变化关系。图中的图线能让数据分析者简便求出实验用数据的某种结果。处理数据的作图一般都采用函数图示法,数学函数作图在横纵轴上,根据作图设计,可直观反映数据间的某些内在关系。
由此可见,数据分析并不是一个简单的过程,不但不是简单的分析过程,相反的还是一个较为复杂的分析过程。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30