Capacitación en diseño de Beida Jade Bird: ¿9 análisis de datos comunes en el desarrollo de big data?
El análisis de datos es el proceso de extraer información valiosa de los datos. Durante el proceso, los datos deben procesarse y clasificarse de varias maneras. Solo podemos obtenerlos dominando los métodos de clasificación de datos y los modelos de procesamiento de datos correctos. El doble de resultado con la mitad de esfuerzo. Los siguientes son los 9 modos de pensamiento de análisis de datos necesarios para los analistas de datos presentados por Qingdao Beida Jade Bird/ Un análisis más detallado de partes y tipos puede explorar más a fondo la esencia de las cosas.
2. Regresión La regresión es un método de análisis estadístico ampliamente utilizado que puede determinar la relación causal entre variables especificando variables dependientes y variables independientes, establecer un modelo de regresión y resolver el modelo en función de los datos medidos. y luego evaluar si el modelo de regresión puede ajustarse bien a los datos medidos. Si puede ajustarse bien, se pueden hacer más predicciones basadas en las variables independientes.
3. Agrupación La agrupación consiste en dividir los datos en algunas clases de agregación en función de las propiedades inherentes de los datos. Los elementos de cada clase de agregación tienen las mismas características tanto como sea posible, y las características entre diferentes agregaciones. Las clases son lo más diferentes posible. Un método de clasificación grande, que se diferencia del análisis de clasificación en que las clases divididas son desconocidas. Por lo tanto, el análisis de conglomerados también se denomina aprendizaje no guiado o no supervisado.
La agrupación de datos es una técnica de análisis de datos estáticos y se utiliza ampliamente en muchos campos, incluido el aprendizaje automático, la minería de datos, el reconocimiento de patrones, el análisis de imágenes y la información biológica.
4. Coincidencia similar La coincidencia similar utiliza un determinado método para calcular el grado de similitud entre dos datos. El grado de similitud generalmente se mide mediante un porcentaje.
Se utilizan algoritmos de coincidencia similares en muchos escenarios informáticos diferentes, como limpieza de datos, corrección de errores de entrada del usuario, estadísticas de recomendación, sistemas de detección de plagio, sistemas de puntuación automática, búsqueda web y coincidencia de secuencias de ADN.
5. Conjuntos de elementos frecuentes Los conjuntos de elementos frecuentes se refieren a la colección de elementos que aparecen con frecuencia en instancias, como cerveza y pañales. El algoritmo a priori es un algoritmo de conjunto de elementos frecuentes que extrae reglas de asociación. conjuntos de elementos frecuentes a través de dos etapas: generación de conjuntos candidatos y detección de cierre descendente de parcelas. Se ha utilizado ampliamente en campos como la seguridad empresarial y de redes.
6. Descripción estadística La descripción estadística utiliza ciertos indicadores estadísticos y sistemas de indicadores para indicar la información retroalimentada por los datos en función de las características de los datos. Es el trabajo de procesamiento básico para el análisis de datos. incluyen: indicadores promedio y cálculo de indicadores de variación, representación gráfica de patrones de distribución de datos, etc.
7. Predicción de enlaces La predicción de enlaces es un método para predecir la relación que debe existir entre los datos. La predicción de enlaces se puede dividir en predicción basada en los atributos del nodo y predicción basada en la estructura de la red. Los atributos incluyen analizar información como los atributos de calificación de los nodos y la relación entre los atributos entre nodos, y utilizar métodos como los conjuntos de conocimientos de información de los nodos y la similitud de los nodos para obtener relaciones ocultas entre los nodos.
En comparación con la predicción de enlaces basada en atributos de nodo, los datos de la estructura de la red son más fáciles de obtener.
Un punto de vista importante en el campo de las redes complejas afirma que las características de los individuos en la red son menos importantes que las relaciones entre los individuos.
Por lo tanto, la predicción de enlaces basada en la estructura de la red ha recibido cada vez más atención.
8. Compresión de datos La compresión de datos se refiere a reducir la cantidad de datos para reducir el espacio de almacenamiento sin perder información útil, mejorar su eficiencia de transmisión, almacenamiento y procesamiento, o reorganizar los datos según un determinado algoritmo técnico. Método para organizar y reducir la redundancia de datos y el espacio de almacenamiento.
La compresión de datos se divide en compresión con pérdida y compresión sin pérdida.
9. Análisis de causa y efecto: El análisis de causa y efecto es un método que utiliza la relación causal entre el desarrollo y los cambios de las cosas para hacer predicciones. para la predicción del mercado se utiliza principalmente el método de análisis de regresión. Además, la economía computacional también se utilizan métodos como modelos y análisis de entrada-salida.