数据分析常用的四大方法,要懂得
2015-12-15 17:07:36   来源:魔镜   评论:0 点击:

  数据分析的作用越来越大,企业运用的次数也越来越多。不少企业不仅意识到了该分析方法的重要性,同时对其分析方法也产生极大的兴趣。而从目前众用户的使用方法来看,有四大方法是大家常用,而且效果不错的。

  数据分析的作用越来越大,企业运用的次数也越来越多。不少企业不仅意识到了该分析方法的重要性,同时对其分析方法也产生极大的兴趣。而从目前众用户的使用方法来看,有四大方法是大家常用,而且效果不错的。

  数据分析之记忆基础推理

  这种方法能够通过已经发生的案例来预测未来发展的一些情况,其主要涉及两个因素,分别是距离函数和结合函数。前者主要是为了找出相似的案例,后者则是将其结合在一起,供参考。记忆基础推理方法的优点在于学习能力强,能够从旧案例中找到新案例的知识点,为企业发展带来有价值的参考数据。而另一个优点在于这种方法能够包容各种形态的数据,效果甚好。

  不过,记忆基础推理法也是有缺点的,就是历史数据越多,需要分析的时间越长。

  数据分析之基因算法

  基因算法和细胞分裂有着异曲同工之妙,要想使用基因算法,首先要建立一个模式,然后通过一连串的动作来模拟。基因算法从运用到现在,表现一直不错,因而深受欢迎。

  数据分析之连结分析

  这种以数据图形理论为基础的分析方法,往往以关系为主体,从人和人、物与物之间的关系出发,寻找关系点。比如,电信行业的人可以通过收集顾客打电话的时间和频率,推算顾客的偏好以及提供对公司发展有利的方案,除此之外,通过连结分析,还能够找出对企业发展更为有利的参考数据。

  数据分析之区别分析

  区别分析比较适合分析因变量和自变量为定性定量的问题,这种分析往往在解决分类上非常实用。如果因变量的构成是两个群体,所采用的方式可以围多元区别分析。

  区别分析能够找出预测变量的组合,使组间变异大于组内变异,同时还能检查出重心是否有差异,哪些预测变量有最大区别能力等,为企业提供新一轮的测试数据。

  除了这四种数据分析方式之外,逻辑回归分析、类神经网络分析、在线分析处理、群集侦测技术等都是数据分析常用的手法,也是企业获取信息,挖掘数据潜能的直接有效方法。


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