數(shù)據(jù)分析兩種方法 數(shù)據(jù)分析幾種方式
Megamarket大市場(chǎng)購賣家服務(wù)2025-07-074940
數(shù)據(jù)分析有兩種主要方法:描述性分析和探索性分析。
- 描述性分析(Descriptive Analysis)
描述性分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以了解數(shù)據(jù)的基本特征和趨勢(shì)。描述性分析包括以下步驟:
- 數(shù)據(jù)清洗:去除數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值。
- 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式,如將分類變量轉(zhuǎn)換為啞變量(dummy variables)。
- 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量:計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。
- 可視化:使用圖表(如柱狀圖、折線圖、餅圖等)來展示數(shù)據(jù)的分布、趨勢(shì)和關(guān)系。
- 假設(shè)檢驗(yàn):對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),以驗(yàn)證某些假設(shè)或推斷某些結(jié)論。
- 探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)
探索性分析是在描述性分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和異常值。探索性分析包括以下步驟:
- 數(shù)據(jù)可視化:通過繪制圖表、散點(diǎn)圖、箱線圖等,直觀地展示數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。
- 探索性建模:嘗試建立模型來解釋數(shù)據(jù)中的變異和關(guān)系。例如,可以使用回歸分析、聚類分析等方法。
- 異常值檢測(cè):識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的異常值,以避免它們對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生不良影響。
- 探索性假設(shè)檢驗(yàn):對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性假設(shè)檢驗(yàn),以驗(yàn)證某些假設(shè)或推斷某些結(jié)論。
描述性分析和探索性分析是數(shù)據(jù)分析的兩種主要方法。描述性分析主要用于了解數(shù)據(jù)的基本特征和趨勢(shì),而探索性分析則用于挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和異常值。在實(shí)際應(yīng)用中,這兩種方法可以相互結(jié)合,以更全面地理解數(shù)據(jù)。
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