數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的作用（統(tǒng)計分析的作用有哪些）

數(shù)據(jù)分析是一個有組織、有目的地收集和分析數(shù)據(jù)并使其成為信息的過程。這個過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個生命周期中，包括從市場調(diào)研到售后服務和最終處數(shù)據(jù)分析過程需要適當使用，以提高有效性。下面就讓為大家介紹數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的作用。

1，分類

檢查未知分類或暫時未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預測數(shù)據(jù)屬于哪個類別或?qū)儆谀膫€類別。使用具有已知分類的相似數(shù)據(jù)來研究分類規(guī)則，然后將這些規(guī)則應用于未知分類數(shù)據(jù)。

2，預測

預測是指對數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預測。

3，關(guān)聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)

關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)分析是指在諸如捆綁之類的大型數(shù)據(jù)庫中找到一般的關(guān)聯(lián)模式。

在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)作過濾算法，該協(xié)作過濾算法是基于給定的歷史購買行為，等級，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協(xié)同過濾可在單個用戶級別生成“購買時可以購買的東西”的購買建議。因此，在許多推薦系統(tǒng)中使用了協(xié)作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。4，預測分析

預測分析包括分類，預測，關(guān)聯(lián)規(guī)則，協(xié)作過濾和模式識別（聚類）之類的方法。

5，數(shù)據(jù)縮減和降維

當變量的數(shù)量有限并且可以將大量樣本數(shù)據(jù)分類為同類組時，通常會提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能。減少變量的數(shù)量通常稱為“降維”。降維是部署監(jiān)督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性，可管理性和可解釋性。

6，數(shù)據(jù)探索和可視化

數(shù)據(jù)探索的目的是了解數(shù)據(jù)的整體情況并檢測異常值。通過圖表和儀表板創(chuàng)建的數(shù)據(jù)瀏覽稱為“數(shù)據(jù)可視化”或“可視化分析”。對于數(shù)值變量，可以使用直方圖，箱形圖和散點圖來了解其值的分布并檢測異常值。對于分類數(shù)據(jù)，請使用條形圖分析。

7，有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習

監(jiān)督學習算法是用于分類和預測的算法。數(shù)據(jù)分類必須是已知的。在分類或預測算法中用于“學習”或“訓練”預測變量和結(jié)果變量之間關(guān)系的數(shù)據(jù)稱為“訓練數(shù)據(jù)”。 。從訓練數(shù)據(jù)中學到算法后，將該算法應用于具有已知結(jié)果的另一個數(shù)據(jù)樣本（驗證數(shù)據(jù)），以查看其與其他模型相比具有哪些優(yōu)勢。簡單線性回歸是監(jiān)督算法的一個示例。

數(shù)據(jù)又稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值測量的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的是定性數(shù)據(jù)，如性別、品牌等。；定性數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，但定序數(shù)據(jù)表現(xiàn)為學歷、商品質(zhì)量等。以上就是為大家分享的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的作用。

版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)用戶投稿，版權(quán)歸原作者所有，本站不擁有其著作權(quán)，亦不承擔相應法律責任。如果您發(fā)現(xiàn)本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內(nèi)容，請聯(lián)系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網(wǎng)站將在24小時內(nèi)刪除侵權(quán)內(nèi)容。