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数据挖掘|R-相关性分析检验

相关性分析 1.1 Pearson相关系数 度量两个连续变量之间的线性相关程度,需要两个变量的标准差都不为零。 可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数 也是一种非参数的等级相关度量,类似Spearman相关系数。对象是分类变量。 二 相关性显著性检验 2.1 单次相关关系检验 使用cor.test()函数,cor.test(x,y,alternative=,method=)。 其中的x和y为要检验相关性的变量,alternative指定进行双侧检验或单侧检验(取值"two.side"、"less"或"greater"),method指定计算的相关类型("pearson"、 " 可得到矩阵数据集中两两变量之间得相关系数以及显著性检验得P值。 OK, 注意要根据变量的实际情况选择合适的相关系数以及显著性检验的计算方式。

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    一文揭秘Python如何做数据分析

    序言 ” 写在前头,数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事:经过深入地分析了销售数据,做了很多种不同的大胆假设,并小心检验了假设的合理性。 继续往下拉,还可以看到各个变量之间的相关性,从图中能够直观地看到:实际销量与目标完成率之间具有比较强的正相关性,这也很好理解,因为在目标销量变化不大的情况下,实际销量越高,目标完成率也就越高。 ? 在做进一步的分析之前,你还需要熟悉业务的背景,假设公司经营的业务是在网上商城卖化妆品,提高 8 月份目标销量,是因为 8 月份加大了广告费的投入。 经过调研,你知道了这些男性购买化妆品的用途,原来他们是用保湿霜来做剃须后的保养,这恐怕是一个有价值的发现。 “ 5. 提出建议 ” 你怀着激动的心情,开始撰写数据分析报告。 最后,在数据分析报告中,你需要简明扼要地阐述分析成果,并提出建议改善的措施。 例如:我深入地分析了销售数据,做了很多种不同的大胆假设,并小心检验了假设的合理性。

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    如何用 Python 分析数据?

    如果你还没有安装的话,推荐你在命令行运行一下:pip install pandas-profiling,然后在 Jupyter Notebook 中运行以下代码: ? 继续往下拉,还可以看到各个变量之间的相关性,从图中能够直观地看到:实际销量与目标完成率之间具有比较强的正相关性,这也很好理解,因为在目标销量变化不大的情况下,实际销量越高,目标完成率也就越高。 ? 在做进一步的分析之前,你还需要熟悉业务的背景,假设公司经营的业务是在网上商城卖化妆品,提高 8 月份目标销量,是因为 8 月份加大了广告费的投入。 经过调研,你知道了这些男性购买化妆品的用途,原来他们是用保湿霜来做剃须后的保养,这恐怕是一个有价值的发现。 5. 提出建议 你怀着激动的心情,开始撰写数据分析报告。 最后,在数据分析报告中,你需要简明扼要地阐述分析成果,并提出建议改善的措施。 例如:我深入地分析了销售数据,做了很多种不同的大胆假设,并小心检验了假设的合理性。

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    你今天真好看

    作者:春芳-ML153-设计/艺术/运营管理 ------------------ 本文 阅读难度:★☆☆☆☆ 技能要求:肤质检测、AI算法、化妆品 字数:1850字 阅读时长:6分钟 ------- ----------- “你今天真好看”,不单是一句撩妹的情话了,现在是世界上第一款可以通过上传素颜照进行肤质检测AI算法的App,能根据检测结果为用户推荐更适合自己的药妆。 回国后,一段帮忙朋友的公司做化妆品的电商数据分析和管理经历,成了吴亮人生又一个里程开启的节点。卖化妆品的人都不懂化妆品,谈何推荐合适的产品给用户? 现进入准备迎战市场检验的阶段,开始又一轮新的融资。 ? 吴亮坐在中间,中间,中间,中间的位置。 他们的化妆品测配师大咖是他谈下来的,因为产品自有实力可以“吸引”到他,邀约过程并不太费劲。 ? 他最享受写代码的时刻。 于个性来讲,吴亮善于自处,拥有深邃活跃的思想,知取舍,懂进退。

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    你真的懂数据分析吗?一文读懂数据分析的流程、基本方法和实践

    相关性分析 相关性分析是指通过分析寻找不用商品或不同行为之间的关系,发现用户的习惯,计算两个数据集的相关性是统计中的常用操作。 在MLlib中提供了计算多个数据集两两相关的方法。 val correlMatrix: Matrix = Statistics.corr(data, "pearson") 皮尔逊相关系数在机器学习的效果评估中经常使用,如使用皮尔逊相关系数衡量推荐系统推荐结果的效果 假设检验 假设检验是统计中常用的工具,它用于判断一个结果是否在统计上是显著的、这个结果是否有机会发生。通过数据分析发现异常情况,找到解决异常问题的方法。 实践步骤如下: 1)环境准备:准备开发环境并加载项目代码; 2)数据准备:数据预处理及one-hot编码; 3)数据分析:使用均值、方差、皮尔逊相关性计算等进行数据分析。 数据分析 通过简单的数据分析流程,实现均值、方差、非零元素的目录的统计,以及皮尔逊相关性计算,来实现对数据分析的流程和方法的理解。

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    AI测肤软件创始人『iBrandUp问』

    · 研发智能测肤软件 | 创业 · 回国后,帮忙朋友的公司做化妆品的电商数据分析经历,成了吴亮人生另一个转折。 iBrandUp:在这家电商公司工作的过程里,最早发现了什么你想解决的问题? 吴亮:我自己是学生物的,整天看商家宣传的纯天然植物概念:有茶叶就是茶树、有人参提取液是人参……卖化妆品的人都不懂化妆品,谈何推荐合适的产品给用户? 2014年成立以息科技,开始研发能根据检测结果,为用户推荐更适合自己 #药妆# 的智能软件:你今天真好看。 iBrandUp:野马也,尘埃也,生物之以息相吹也。#以息#对你们有什么特别的含义吗? 截至今年下半年,用户量已经有300W+,吴亮和他的团队已开始上线电商,进入准备迎战市场检验的阶段。 iBrandUp:这轮融资,按最理想的状态来看,最多你能拿多少? 我们的化妆品测配师是行业大咖,就是我谈下来的,因为产品自有实力已经可以“吸引”到他,邀约过程并不太费劲。 人之所是,远大于人之所有。吴亮善于自处,拥有深邃活跃的思想,知取舍,懂进退。

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    『iBrandUp问』AI测肤软件创始人

    · 研发智能测肤软件 | 创业 · 回国后,帮忙朋友的公司做化妆品的电商数据分析经历,成了吴亮人生另一个转折。 iBrandUp:在这家电商公司工作的过程里,最早发现了什么你想解决的问题? 吴亮:我自己是学生物的,整天看商家宣传的纯天然植物概念:有茶叶就是茶树、有人参提取液是人参……卖化妆品的人都不懂化妆品,谈何推荐合适的产品给用户? 2014年成立以息科技,开始研发能根据检测结果,为用户推荐更适合自己 #药妆# 的智能软件:你今天真好看。 iBrandUp:野马也,尘埃也,生物之以息相吹也。#以息#对你们有什么特别的含义吗? 截至今年下半年,用户量已经有300W+,吴亮和他的团队已开始上线电商,进入准备迎战市场检验的阶段。 iBrandUp:这轮融资,按最理想的状态来看,最多你能拿多少? 我们的化妆品测配师是行业大咖,就是我谈下来的,因为产品自有实力已经可以“吸引”到他,邀约过程并不太费劲。 人之所是,远大于人之所有。吴亮善于自处,拥有深邃活跃的思想,知取舍,懂进退。

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    DNSPod十问吴志力:“四大邪术”败退,AI美妆开启新时代?

    过程中,我们的面部测肤吸引了一些化妆品公司、美容院主动找上门来。 我们开始关注到美业,发现针对面部皮肤的AI测量分析是最有市场需求的。 不同于专业设备加持的封闭式测肤环境,开放式环境测肤重在提供辅助性参考,帮店家更好地了解用户情况,推荐更适合的化妆品,这比用户自己去搜索引擎,或者找不专业的闺蜜询问,会提供更多的价值。 5 吴洪声:虽然我个人平时不会去做皮肤分析,但是我采访前特地去试了几款做皮肤检测的产品,我发现它们都高度相似,先让你拍个照,然后给你的皮肤做多维度分析,最后就是输出分析报告和推荐购买产品,你自己怎么看待同质化的问题 我们更多的皮肤分析服务是水面下那一大块冰山,主要服务于化妆品研发环节,而不是消费者能够感知到的营销环节。 例如,最近化妆品备案要求在功效宣称方面做人体功效检测或消费者测试,检验产品在人脸的功效,这里就需要用到我们的服务。

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    SPSS数据分析之列联分析与卡方检验、方差分析与LSD方法【操作详解】

    文章目录 1、列联分析与卡方检验 2、方差分析 1、列联分析与卡方检验 (1)依次打开选项卡中的<分析>,<描述统计>,<交叉表> (2)然后依次选择列联表的行与列对应的变量 (3)点击<统计>,可以设置需要进行相关性分析的类型 卡方:就是求行与列之间的相关性(有无相关性相关性:是数值大小的相关性 列联系数:也就是列联表的相关系数(相关性有多强) ( 4)结果会出现一个列联表,代表了选择的变量之间的数据 (5)还会出现一个卡方检验检验表,此处的渐进显著性未0,表示卡方检验结果是拒绝原假设(原假设:行与列不相关),也就是说行与列是有一定相关性的 (6)此外还有一个列联系数,此处列联系数值未0.612,表示列联表的行与列不仅有相关性,而且相关性还挺高的。 2、方差分析 (1)依次点击选项卡的<分析>,<比较平均值>,<单因素ANOVA检验> (2)然后给因变量和因子分别拖动变量,将门店实收为因变量,因子为营收等级。

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    今天聊聊大数据

    统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析 数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules (3)基于Mahout的人大经济论坛主题推荐,介绍推荐系统和汉字主题推荐涉及的文本挖掘等相关知识,以及人大经济论坛主题推荐的项目背景,项目的需求分析以及基于hadoop+Mahout算法模型和系统架构设计解析 ,并同时使用手动编写MapReduce代码和利用Mahout提供的主题推荐算法两种方法解决人大经济论坛的主题推荐。 公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者

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    相关性分析方法怎么选择_多个因素相关性分析

    有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性,显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题,下面简单介绍两种相关性分析方法,不细说具体的方法的过程和原理,只是简单的做个介绍,由于理解可能不是很深刻 该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下: (适合做连续变量的相关性分析) (1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。 但其属于非参数方法,检验效能较Pearson系数低。(适合含有等级 变量或者全部是等级变量的相关性分析) 3、无序分类变量相关性   最常用的为卡方检验,用于评价两个无序分类变量的相关性。 卡方检验用于检验两组数据是否具有统计学差异,从而分析因素之间的相关性。 卡方检验有pearson卡方检验,校正检验等,不同的条件下使用不同的卡方检验方 法,比如说满足双大于(40,5)条件的情况下要使用pearson卡方检验方法,另外的情况下要使用校正卡方检验方法。

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    理论:FM理论解析及应用FM的产生背景one-hot过程什么叫做组合问题组合特征后的表达形式方程定义完成了,下面就要开始数学定义下面让我们来解这个式子引申一个FFM概念代码实现

    但是这样做,看起来没什么问题,想想看要是100个这样的特征,每个特征有100个这样单独的feature value的话,整体数据将是一个非常庞大的稀疏矩阵,无论是计算还是分析都是会存在巨大的问题的,所以看看我们能不能组合一些特征降低维度 什么叫做组合问题 现在有一组数据,其中特征包含性别(男女),学历(高中,大学,研究生),想要判断这两个feature对是否对化妆品感谢兴趣。 单独的观察性别这一栏,发现有一定相关性,但是比较弱,并不是所有的女性都对化妆品感兴趣;单独的观察学历这一栏也发现,学历与对化妆品感兴趣的程度并没有显著的相关性。 其实,我们可以从自己的感知理解,首先,数据中女生可能比男生对化妆品更感兴趣,但是女生数据中存在大量的高中生,相对于高中生而言,大学生和研究生可能对化妆品更加感兴趣一点,所以原来的两个feature:性别

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    ——相关分析概述

    这样,就实现了从数据到业务的完整的相关分析过程。 Part5其他相关分析方法 常用的三种相关性检验技术,Pearson相关性的精确度最高,但对原始数据的要求最高。 结论分析 在斯皮尔曼相关性分析中,也能够得到相关系数(r)和检验概率(Sig.),当检验概率小于0.05时,表示两列数据之间存在相关性。 结论分析 在肯德尔相关性分析中,能够得到两个数值:相关系数(r)和检验概率(Sig.),当检验概率小于0.05时,表示两列数据之间存在相关性。 案例分析 现在有一份《学生成绩数据》,如下图所示。 先对原始数据进行正态分布检验,对于满足正态分布检验的变量使用Pearson相关性分析,不满足正态分布检验的变量则使用Spearman等级相关检验。 观察它们的相关系数为0.263,这说明它们之间也不存在相关性。在确定变量之间相关性时,应该结合检验概率与相关系数进行分析。不能只看其中一个数值就确定变量之间的相关性

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    “傻瓜式”的统计分析工具来了,还能一键绘图...

    统计学一直以来都是大家,特别是临床小伙伴的“痛”,除了t检验,就压根没搞清什么是H检验,M检验,更别说什么高大上的logistic,cox回归的用法了。但其实,你真的以为两组比较就是用t检验吗? 好消息是,被坊间称为“科研狗必备神站” 的科研者之家Home for researchers,近日在其官网一口气上线了统计学的6个模块,涉及组间比较,生存分析相关性分析,危险因素分析和诊断性分析,可以是说相当全面了 从下图你可以很直观地看到实际U检验结果和t检验结果是相反的,用错方法那结果就是反了的。 ? 更重要的是,工具提供的PDF矢量图的下载,很方便后期使用AI修改,当然如果你对AI不熟悉,推荐使用adobe acrobat DC了,因为基本上是编辑矢量图的傻瓜软件了 ? ? 图上可见,根据研究目的,统计学主要就是四大类,组间比较,相关性分析,危险因素分析和诊断性分析,各种具体统计学方法也已清晰归类,方便查询。 ?

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