学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

统计 常用的数据分析方法总结!

描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系,也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系;既包括AB就(小),A小B就小()的直线相关关系 推论统计 推论统计是统计乃至于心理统计中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

15.5K63

伟业Day解题报告

预计分数:30+30+0=60 实际分数:30+20+0=50 题解部分全部来自http://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/...

47240
  • 广告
    关闭

    【限时福利】腾讯云大数据产品,爆品特惠4.5折起!

    移动推送、BI、ES、云数仓Doris、智能数据分析、数据湖计算DLC,多款产品助您高效挖掘数据潜力,提升数据生产力!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    统计 常用的数据分析方法总结,推荐收藏

    描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系,也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系;既包括AB就(小),A小B就小()的直线相关关系 推论统计 推论统计是统计乃至于心理统计中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

    1.3K30

    推荐收藏 | 统计 常用的数据分析方法总结!

    描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系,也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系;既包括AB就(小),A小B就小()的直线相关关系 推论统计 推论统计是统计乃至于心理统计中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

    50530

    推荐收藏 | 统计常用的数据分析方法总结!

    一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三部分。 这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系,也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系;既包括AB就(小),A小B就小()的直线相关关系 推论统计 推论统计是统计乃至于心理统计中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据,来证明或推翻某个命题。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的,而且能够同时处理数据型和常规型属性,在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。

    47140

    咖说——高扬:程序猿一定要数据吗?

    程序员一定要数据吗?最近我听到一些程序员朋友在问我这个问题,也有一些程序员朋友因为考虑转岗而问到我这个问题。我觉得也许是时候说说我对这个问题的一些看法了。 ? 大数据产业为何让人如此着迷 再回过头来说,程序员究竟要不要学习大数据的事情。我觉得思路和刚才差不多,那就是看看在大数据学习的过程中,能不能给我们带来这种积累性的优势。 程序员朋友们在学习大数据的时候,容易迷茫,现在的框架非常多Hadoop、Spark、Storm、Scikit-learn、Mahout、TensorFlow等,究竟应该哪个才对自己的职业生涯更有价值呢 作者简介: 高扬 金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家,有多年编程经验(多年日本和澳洲工作经验)和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验,目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。 专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。

    32420

    伟业 国庆Day2

    期望得分:30+100+0=130 实际得分:30+100+20=150 忍者钩爪 (ninja.pas/c/cpp) 【问题描述】 小Q是一名酷爱钩爪的忍者,...

    66040

    AI 与合成生物「联姻」的五挑战:技术、数据、算法、评估与社会

    转录组数据量每7个月翻一番,蛋白质组和代谢组的高通量工作流程越来越可用。 此外,实验室工作微流控芯片的逐步自动化和小型化预示着未来数据处理和分析将使得合成生物的生产力倍增。 人工智能可以帮助合成生物克服一个挑战,即预测生物工程方法对生物主体和环境的影响。由于无法预测生物工程的结果,合成生物的细胞工程目标(即逆设计)只能通过大量的试错来实现。 自动化正逐渐在实践中变得十分重要,因为自动化是获得训练人工智能算法所需的高质量、容量、低偏差数据的最可靠的方式,自动化还使得可预测的生物工程成为可能。 图注:将人工智能技术应用于合成生物领域的挑战。 数据挑战。缺乏合适的数据集仍然是人工智能与合成生物结合的首要障碍。 考虑到这些生物系统运行在组合的参数空间中,人工智能解决方案使用策略有效地设计实验以探索生物系统,从而产生各种假设并进行验证,等于是在这个空间中提出了巨大的需求和机会 。

    13220

    AI 与合成生物「联姻」的五挑战:技术、数据、算法、评估与社会

    转录组数据量每7个月翻一番,蛋白质组和代谢组的高通量工作流程越来越可用。 此外,实验室工作微流控芯片的逐步自动化和小型化预示着未来数据处理和分析将使得合成生物的生产力倍增。 人工智能可以帮助合成生物克服一个挑战,即预测生物工程方法对生物主体和环境的影响。由于无法预测生物工程的结果,合成生物的细胞工程目标(即逆设计)只能通过大量的试错来实现。 自动化正逐渐在实践中变得十分重要,因为自动化是获得训练人工智能算法所需的高质量、容量、低偏差数据的最可靠的方式,自动化还使得可预测的生物工程成为可能。 图注:将人工智能技术应用于合成生物领域的挑战。 数据挑战。缺乏合适的数据集仍然是人工智能与合成生物结合的首要障碍。 考虑到这些生物系统运行在组合的参数空间中,人工智能解决方案使用策略有效地设计实验以探索生物系统,从而产生各种假设并进行验证,等于是在这个空间中提出了巨大的需求和机会 。

    16020

    统计知识梳理

    笔者结合自己对统计和概率论知识的理解写了这篇文章,有以下几个目标 目标一:构建出可以让人理解的知识架构,让读者对这个知识体系一览无余 目标二:尽l量阐述每个知识在数据分析工作中的使用场景及边界条件 目标三 此对象非彼“对象”,我们学习“概率和统计”目的在于应用到对于“对象”的研究中,笔者将我们要研究的“对象”按照维度分为了两大类。 ? 一维:就是当前摆在我们面前的“一组”,“一批”,哪怕是“一坨”数据。这里我们会用到统计的知识去研究这类对象。 多个事件之间的关系,相关事件和独立事件,条件概率和贝叶斯公式 第三部分 关于“小样本”预测“总体” 现实生活中,总体的数量如果过于庞大我们无法获取总体中每个数据的数值,进行对总体的特征提取进而完成分析工作 结束语 笔者这里梳理了统计与概率最基础的概念知识,尽量阐述清楚这些概念知识之间关联的关系,以及应用的场景。

    37730

    编程为什么要数据结构?

    招聘搞笑事 如果你关注招聘试题,越是的公司,问的问题越基础,有的甚至问你什么是栈和队列,反而一些小公司会关心你做过什么系统,关注点不同,大公司更注重基础扎实,发展潜力,而小公司希望你立刻、马上为他干活 拨云见日,看清数据结构 遇到一个实际问题,需要解决两个事情: (1) 如何将数据存储在计算机中; (2) 用什么方法策略解决问题。 前者是数据结构,后者是算法。 数据是一切能输入到计算机的信息总和,结构是指数据之间的关系,数据结构就是将数据及其之间的关系有效地存储在计算机中。算法是指对特定问题求解步骤的一种描述,说白了就是解决问题的方法策略。 那么到底有没有必要好好学习数据结构? 先看学习数据结构有什么用处: (1) 学习数据有效存储的方法 很多学生在学习数据结构时,问我要不要把单链表插入删除背下来?要不合上书就不会写了。 通过学习数据结构,更加准确和深刻地理解不同数据结构之间的共性和联系,学会选择和改进数据结构,高效地设计并实现各种算法,这才是数据结构的精髓。

    1.2K10

    【观点】统计的七支柱

    JSM上统计界的老帮主Stephen Stigler做了一个主题演讲,讲“统计的七支柱”,好心又认真的Rick Wicklin同学记了笔记,彼时估计还在中国城吃饭的我才得以了解SS大人到底讲了什么。 回头看看笔记,我觉得SS大人有点吹嘘统计之嫌。所谓支柱,就是没了它咱就垮了。 七支柱 1.汇总: 我们从数据汇总中获得知识。 2.边际效应递减: 随着数据量增大,信息量并不是线性增加,而是到了一定程度之后可能就没太多新的信息了。 3.似然/概率: 概率论当然是统计的支柱,当然也要取决于我们怎么定义统计,但说概率是数理统计的基础肯定不会有人不同意。 6.试验设计: 这个当然也很重要,我觉得这是七支柱里唯一可以称为支柱的一个,因为它可以脱离领域知识而有效。没有比较就没有鉴别,大家都知道要比较,但怎么比是个关键问题。

    79180

    【趣程序】java面向对象三特征

    当前类中调用另一个重载构造方法使用 this(参数列表) 子类构造方法调用父类构造方法用 super(参数列表) 注意 子类调用父类的构造方法时: super必须放在第一句 子类构造会默认调用父类构造 初始化子类会优先初始化父类的数据

    23220

    带我 Go(6)—— 技术之外

    最近开 Go 课程了,小X 正在和曹大学 Go。 这个系列会讲一些从课程中学到的让人醍醐灌顶的东西,拨云见日,带你重新认识 Go。 有学员私下和我说,这个课程挺打击他的自信心。 曹大本人说:我积累好几年的内容,一个月想全明白挺难的。 确实,光第一次课的调度就够喝一壶的了,上次课讲的内存分配和垃圾回收很多人可能直接懵了。 曹之前写过很多文章,但没有做过动画。这次为了训练营,他还专门看了几本设计书,又是做视频,又是做动画,“骚”的不行。 课程里动画非常多,尤其是内存分配和垃圾回收这一章,动画简直太多了。 课上曹大用了一个在线的设计工具 Figma,它的一个非常的优点是分享个链接过来,就可以看了。而且如果源文件有修改,我们马上就能看见,非常方便。 我想学怎么做。 但我不需要问:曹,动画是怎么做的,教教我啊?我只需要知道关键字:Figma。 这就够了,剩下的用搜索引擎就解决了。不过,如果你用的搜索工具不行,那搜出来的内容质量确实也是不行的。

    35430

    数据需要哪些内容?大数据主流技术栈简介

    那么数据需要哪些内容,今天我们从大数据主流技术栈开始,为大家做个简单介绍。 数据需要哪些内容?从就业的角度来考量,那么自然是市场要求什么,就学什么。市场主流的大数据技术栈包括—— 1、数据收集层 主要由关系型和非关系型数据收集组件,分布式消息队列构成。 Sqoop/Canal:关系型数据收集和导入工具。 Flume:非关系型数据收集工具,主要是流式日志数据。 Kafka:分布式消息队列,一般作为数据总线使用。 主要为方便用户解决大数据问题而提供的各种数据分析工具。 关于数据需要哪些内容,大数据主流技术栈,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据在快速发展当中,主流技术栈也在不断更新迭代,作为技术开发人员,也需要保持学习能力,随时跟上技术趋势。

    57530

    实体拷贝工具汇总,你还在用BeanUtils? 赶紧来

    我们在项目当中,经常会遇到实体拷贝的情况,必须把DO拷贝到BO, BO拷贝到VO等等,这个时候,如果我们还是单纯的使用get/set 会发现,代码可能会变得非常...

    19130

    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

    59880

    数据哪些算法_学习大数据需要掌握哪些知识?

    数据已经成为时代发展的趋势,很多人纷纷选择学习大数据,想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大,包括的知识较多,系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识? 怎样进行大数据学习的快速入门?数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。 2、学习大数据必须学习大数据核心知识 Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统 如果把大数据比作容器,那么这个容器的容量无限,什么都能往里装,大数据离不开物联网,移动互联网,大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习 大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛,大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。

    13250

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券