数据分析技能和方式
发布时间：2021-05-12 19:38:59 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：数据分析人员使用多种方法和技术来分析数据。CareerFoundry执行编辑Emily Stevens指出了最受欢迎的七个类别，其中包括： (1)回归分析：回归分析是一组统计过程，用于估计变量之间的关系，以确定一个或多个变量的变化如何影响另一个变量。例如，社交媒体的支
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数据分析人员使用多种方法和技术来分析数据。CareerFoundry执行编辑Emily Stevens指出了最受欢迎的七个类别，其中包括：
(1)回归分析：回归分析是一组统计过程，用于估计变量之间的关系，以确定一个或多个变量的变化如何影响另一个变量。例如，社交媒体的支出如何影响销售?
(2)蒙特卡罗模拟：蒙特卡罗模拟用于模拟由于随机变量的干预而不易预测的过程中不同结果的概率。它经常用于风险分析。
(3)因子分析：因子分析是一种统计方法，用于获取大量数据集，并将其缩减为更小、更易于管理的数据集。这有一个额外的好处，就是经常发现隐藏的模式。在业务环境中，因子分析通常用于探索诸如客户忠诚度之类的东西。
(4)队列分析：队列分析用于将数据集分解为具有共同特征的组或队列进行分析。这通常用于了解客户细分。
(5)聚类分析：Statistics Solutions公司将聚类分析定义为“用于将对象或案例分类为称为聚类的相对组的一类技术。”它可以用来揭示数据中的结构。例如，保险公司可以使用聚类分析来研究为什么某些地点与特定的保险索赔相关联。
(6)时间序列分析：Statistics Solutions公司将时间序列分析定义为“处理时间序列数据或趋势分析的统计技术”。时间序列数据是指数据在一系列特定的时间段或间隔内。时间序列分析可用于确定随时间变化的趋势和周期，例如每周的销售数字。它经常用于经济和销售预测。
(7)情感分析：情感分析使用自然语言处理、文本分析、计算语言学等工具，了解数据中表达的情感。前六种方法试图分析定量数据(可以测量的数据)，而情绪分析则试图通过将定性数据组织成主题来解释和分类定性数据。它经常被用来理解顾客对品牌、产品或服务的感受。
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