数据分析的常用方法有哪些?从基础到高级一文读懂
7.聚类分析聚类分析将数据分成多个类别,每个类别内的数据具有较高的相似性。这种方法常用于无监督学习任务,如客户细分和市场分析。应用案例例如,电商平台可以通过聚类分析将用户分为不同的消费群体,从而制定个性化的推荐策略,提高用户的购买转化率。8.决策树与随机森林决策树和随机森林是机器学习中的重要算法,...
数据准备指南:10种基础特征工程方法的实战教程
7、主成分分析(PCA)主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习方法,主要用于降维和特征提取。PCA通过线性变换将原始特征投影到一个新的特征空间,使得新的特征(主成分)按方差大小排序。PCA的主要步骤包括:数据标准化计算协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量选择主成分投影数...
如何理解市场中的同比概念?这种比较方法在分析数据时有哪些优势和...
同比通常是指本期数据与上年同期数据相比较。例如,今年8月的数据与去年8月的数据进行对比,就是同比。同比这一比较方法在分析数据时具有一些显著的优势。首先,它能够有效地消除季节性因素的影响。以消费行业为例,如果仅看月度数据,可能会受到节假日、季节变化等因素的干扰。但通过同比分析,能够更清晰地观察到...
数据产品经理必须掌握的知识其实只是在大佬眼中的常识
统计与数据分析工具:熟悉使用Excel、Python(Pandas、NumPy等库)、R等数据分析工具,能够进行复杂的数据处理和分析。数据可视化:掌握至少一种数据可视化工具(如Tableau、PowerBI等),能够将复杂的数据转化为直观的图表,帮助业务团队更好地理解数据。2.产品设计与项目管理技能产品设计能力:具备用户需求分析、产...
数据化运营、精准营销10大常用模型
7.聚类分析模型??定义:聚类分析是一种将用户或数据对象分组为多个类或簇的统计分析方法,使得同一簇内的对象相似度较高,而不同簇间的对象相似度较低。??应用:在用户精细化运营中,聚类分析可以帮助企业识别出具有相似特征的用户群体,从而进行分群运营。例如,可以根据用户的消费习惯、兴趣爱好等特征进行聚类...
2024年8款数据库数据分析能力(TPC-H)真实性能评测,真有100倍差距
随着数据量爆炸性的增长,数据库类产品创新层出不穷,为了更好的做技术选型参考,笔者对国内主流8种数据库进行了TPC-H(数据分析)性能评测,被测试的数据库包括:MySQL、PostgreSQL、Oracle、达梦、ClickHouse、Doris、Starrocks、DuckDB(www.e993.com)2024年10月21日。测试方法TPC-H:国际数据库标准测试组织TPC推出的面向决策支持系统的数据库方...
数据分析初学者必备:8张关键图表解析,推荐收藏!
数据分析干货知识点掌握了常用的数据分析方法和模型,在具体进行数据分析过程中,具备专业的分析知识和工具,才能实现数据分析的目的。1.数据分析全景图点击查看高清模板原图2.数据分析基础知识点击查看模板高清原图3.数据分析挖掘什么是数据挖掘?数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。缺点:需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到...
文本分析如何应用到数据类内容创作中
计算型文本分析,与通常所说的数据分析,没有本质上的区别,广义上的数据(data)也包括文本(text)在内。计算型文本分析常见方法如下:1.词频分析(FrequencyAnalysis),就是在一定范围的文本中,统计词语出现的频次。词频统计有两种情况:一是查找指定关键词获得使用频率,当关键词在某段时间某个领域反复出现时,该词语就...
CDA金融数据分析系列课程介绍
在现代企业的运营管理中,日常运营指标与标签体系融合形成闭环进行不断迭代已经成为一种重要的策略。1.3EDIT数字化工作模型数据分析与EDIT(探索、诊断、指导和工具)数字化模型之间存在密切的关系。探索阶段主要是进行统计分析,即利用数据开展统计分析工作;诊断阶段和指导阶段主要是进行策略优化,即利用报表给出诊断分析...