有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...数据分析方法有价值，但不用也是没有价值的。...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...一方面，这是一个新鲜的领域，真正从事这方面研究的专家不多；另外一方面，数据挖掘方面的研究要结合企业的实际数据，这让很多希望从事这方面研究的科学家们缺材少料；第三个方面是，企业在实践中探索出新的方法往往作为自身应用的方法...文本挖掘是最近几年才开始兴起的方法，特别是当社交媒体出现并快速普及之后，为了监测社交媒体上大家的言论所进行的一种数据挖掘方法，是在常规数据挖掘的基础上，以文本中的语意为对象进行的分析。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...其中有4种大数据可视化方法比较常用，下面做简单介绍。...其中有4种大数据可视化方法比较常用，下面做简单介绍。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。...以上是大数据集下常用的数据可视化的方法，每一类方法都有很多种可视化的表达方式，根据个人喜好或者审美的不同，设计出来的可视化方法也会有所差异。这些是基本的大数据集的展示方法，比较容易理解。
（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...3.2标签分析法 标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定.../变化； 4.可以用xx方法进行拆解，其中业务最关心的点是…； 熟练掌握分析方法，就是要做到： 1.当前，业务面临的问题是…； 2.这个问题，有x个假设，依次顺序是…； 3.数据上，能马上证明的是...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到，当我们要分析的问题，受到太多因素的影响的时候，经常会不知道从哪里下手。...由大到小，逐步剥洋葱。 比如刮风、下雨、大雷三件事，刮风除非是台风天，否则很少能影响到人们出行。大雷往往和下雨相伴，干打雷不下雨情况很少。...这里有两种深入方法： 用相关分析法，收集降雨量指标，之后寻找降雨量指标与客流之间关系。比如收集了10个下雨天气的客户流量数据，可以做散点图，寻找相关关系。...最后选哪个，主要看 从数据来源上，那种方法更简单可靠 从结果上，那种方法区分度更明显（如下图） 经过这一步，就又进行了第二级拆分，还可以类似的，做三级/四级拆分（如下图） 总之，通过逐层拆分，能帮助我们看清问题真实发生原因...不过这些测试类方法，并不是直接从数据中解读出含义，而是先设计实验再看结果，因此没有和九大分析方法归为一类，小伙伴们还想看的话，下一部分来更新《8个故事，看懂数据测试》敬请期待哦。 作者：小熊妹。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。...它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。...该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。...第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...寻找周期性要从大到小找出业务发展的周期性规律： 先看最大、最关键的收入指标，从月到日，逐步缩小范围。在日期上，标注会影响整体收入的重大举措（促销/政策）。...1.2 结构分析法 结构分析法：通过观察内部结构，来分析指标走势的方法。...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...如，高、帅： 高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵： 1.明确对象与评价指标，准备数据； 2.计算平均值，进行分类； 3.做出散点图，观察数据形态； 4.给每个分类命名
1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较...MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。...这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 8.神经网络 神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。...10.逻辑回归分析 当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。...文章来源：36大数据
数据泄密是公司企业最担心的问题，也是不得不面临的严峻现实。但是除了准备好一项数据泄密响应计划外，IT部门怎样才能最有效地预防和缓解数据泄密事件呢?不妨看看下面九个方法。 1....这就加大了这种可能性：早在那时拥有诺顿源代码的任何人都也许找到了方法，利用赛门铁克的安全软件来危及用户的机器。 4. 慎重评估通知泄密事件的速度。 ...如果泄密的数据之前经过了加密，数据泄密通知法律准许公司企业可以不必发布通告。因而，只要有可能，就要加密所有传输中的数据以及静态数据。...说到窃取敏感数据的成本低、影响力大的花招，攻击者在社会工程学攻击这个方面已变得相当老到。Kobus说："攻击者想出了新花样，利用社会工 程学工具非法获取个人信息。"...谷歌具有搜索功能，它只要开始分析数据、检索数据，就能够比较主机数据和互联网数据，然后将对等网络添加到检索对象中。由于层出不穷的数据泄密事件丝毫没有停下来的迹象，预计不久会看到这类服务涌现出来。”
今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过： 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。...如果没有，那拆了也白拆（如下图） 第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图） 第四步：列出拆解公式，进行数据对比。...两种拆解方法，到底用哪一种？ 为啥拆的很细，但是落地不了？...都是因为没有遵守这个拆解顺序导致的，一定要记牢哦 四、指标拆解法的更多应用 在经过多年实践以后，人们发现，有一些固定的拆解方法，很容易说明问题。...这些方法，在介绍完九大基本方法以后，会一一介绍给小伙伴们哦。 总之，指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值哦，小伙伴们可以在工作中自行训练，看看能发现新的分析模型不。
第一 基础方法 增加字段基本方法，该方法适合十几万的数据量，可以直接进行加字段操作。...第二 临时表方法 思路如下： ① 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段，注意，此时新表是空表...，重命名新表的名字为旧表的名字 不过这里需要注意，执行第三步的时候，可能这个过程也需要时间，这个时候有新的数据进来，所以原来的表如果有字段记录了数据的写入时间就最好了，可以找到执行这一步操作之后的数据，...并重复导入到新表，直到数据差异很小。...不过还是会可能损失极少量的数据。 所以，如果表的数据特别大，同时又要保证数据完整，最好停机操作。
撰文编辑：逻辑熊猫 | 图片：网络与截图 如需转载，请后台联系授权 往期内容 Python 自助篇 “6大数据类型方法归纳总结（上）” “6大数据类型方法归纳总结（中）” - 正文 - ▼ -01...- 概述 | 六中数据类型 Python提供的基本数据类型有六种： · 数字（Number） · 字符串（String） · 元组（Tuple） · 集合（Sets） · 列表（List） · 字典（...如果E存在且其中包含.key()方法(即字典)，那么执行这个算法: for k in E: D[k] = E[k]。...如果E存在且没有.key()方法(非字典)，那么执行这个算法: for k, v in E: D[k] = v。...在这两种情况下，都遵循: for k in F: D[k] = F[k]. 11.dict.fromkeys(iterable, value=None, /) 是一个内建方法。
撰文编辑：逻辑熊猫 | 图片：网络与截图 - 正文 - ▼ -01- 概述 | 六中数据类型 Python提供的基本数据类型有六种： · 数字（Number） · 字符串（String） · 元组...这里涉及到的方法有两个：tuple.count(), tuple.index()。 1、tuple.count(value)：返回元组中value的数量。...按：元组的index方法设置区间代表的范围，与列表类型(list)一致。 -03- 集合 | set.method() 集合：set() 关于集合的概念和基本用法不在这里赘述。...按： 集合基本运算和对应的方法： 并集：set.union()、set.update() 交集：set.intersection()、set.intersection_update() 补集：set.symmetric_difference
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...这些问题，都有一个基础分析方法有关：相关分析法。 一、什么叫“相关” 简单来说，相关就是两个事件之间有关系。...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...想分析这种非量化特征与指标之间的关系，需要用到另一种分析方法：标签分析法。以后再分享哦。
最常用的四大数据分析方法 数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法分别是： 描述型分析、诊断型分析、指令型分析和预测型分析 描述型分析 描述型分析：发生了什么？这是最常见的分析方法。...在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。...描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。...良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。 指令型分析 指令型分析：需要做什么？数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。...预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。 在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
撰文编辑：逻辑熊猫 | 图片：网络与截图 如需转载，请后台联系授权 往期精彩内容 Python | 自助篇 Python | "6大数据类型方法归纳总结（上）" - 正文 - ▼ -01- 概述...| 六中数据类型 Python提供的基本数据类型有六种： · 数字（Number） · 字符串（String） · 元组（Tuple） · 集合（Sets） · 列表（List） · 字典（Dictionary...这里涉及到的方法有两个：tuple.count(), tuple.index()。 1、tuple.count(value)：返回元组中value的数量。...按：元组的index方法设置区间代表的范围，与列表类型(list)一致。 -03- 集合 | set.method() 集合：set() 关于集合的概念和基本用法不在这里赘述。...按： 集合基本运算和对应的方法： 并集：set.union()、set.update() 交集：set.intersection()、set.intersection_update() 补集：set.symmetric_difference
撰文编辑：逻辑熊猫 | 图片：网络与截图 - 正文 - ▼ -01- 概述 | 六中数据类型 Python提供的基本数据类型有六种： · 数字（Number） · 字符串（String） · 元组...如果E存在且其中包含.key()方法(即字典)，那么执行这个算法: for k in E: D[k] = E[k]。...如果E存在且没有.key()方法(非字典)，那么执行这个算法: for k, v in E: D[k] = v。...在这两种情况下，都遵循: for k in F: D[k] = F[k]. 11.dict.fromkeys(iterable, value=None, /) 是一个内建方法。
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大部分。 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A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系...简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。 这就是典型的平均值失效。...除此以外，还有一些简单有效的判断方法，比如著名的“二八原则”。...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...四、分层分析的不足之处 每种方法都不是万能的，分层分析的缺点，在于：只考虑一个分层指标。虽然简单，但是片面，不能全面说明问题。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...条件二：数据上，每个步骤得有数据记录。 这一点很重要，决定了到底漏斗分析能不能做。很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...漏斗分析法不解决这种中间加入的问题，需要另一个方法：用户行为地图来解决。 有了以上三个保证，就能正确的统计出漏斗数据了。...四、“漏斗”分析的不足之处 从本质上看，漏斗分析是一种：知其然，不知其所以然的方法。通过漏斗图，可以很轻松的看到问题发生在哪里，但是无法解释：为什么问题发生在这里。特别是问题发生在漏斗的末端的时候。...所以，世界上没有完美的分析方法，每种方法都有自己的适用范围，小伙伴们在做分析的时候，一定要选择合适的方法哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
撰文编辑：逻辑熊猫 | 图片：网络与截图 - 正文 - ▼ -01- 概述 | 六中数据类型 Python提供的基本数据类型有六种： · 数字（Number） · 字符串（String） · 元组...数字的常用方法： 1.整数： int()方法（实际上是一个类）可以将字符串如“1”转化为整数，超出部分会报错。也可以将浮点转换成整数，此时小数部分舍去。...除了int外还有8方法，分别是： bit_length：返回整数二进制位数，强调一点，不带括号会报错！...real：返回浮点数的实部 3.布尔： bool()：需要表达式为真 其他相关的方法和int一样，其实bool可以看做是int的另一种形式。...4.复数： complex()： 与复数有关的方法其实在整数和浮点上已经说过了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
