来自:http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/49925147 在执行地统计分析之前,浏览、熟悉、检查自己的数据是至关重要的。绘制和检查数据是地统计分析过程中的必要阶段,我们可以从这些工作中获得一些先验知识,指导后续的工作 ...
数据探索中的贡献度分析 贡献度分析又叫做帕累托分析,简单例子,如一个公司的 的利润来自 的产品,而其他 的产品却只创造了 的利润,这种分析对于机器学习中的样本选取意义有重要的作用 example 一个餐饮企业的产品为菜品,有的菜品销量好,有的差,通过分析可以选出贡献度大的产品,从而合理配备供给资源。 比如某月的菜品盈利如下 菜品ID 菜品名 盈利 A A A A A A A A A A 画出帕累托 ...
2017-06-14 14:17 0 1823 推荐指数:
来自:http://blog.csdn.net/kikitamoon/article/details/49925147 在执行地统计分析之前,浏览、熟悉、检查自己的数据是至关重要的。绘制和检查数据是地统计分析过程中的必要阶段,我们可以从这些工作中获得一些先验知识,指导后续的工作 ...
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法,该方法在上世纪70年代由美国统计学家J.K.Tukey提出。传统的统计分析方法常常先假设数据 ...
简介 探索性数据分析所谓探索性数据分析( Exploratory Data Analysis )以下简称EDA,是指对已有的数据( 特别是调查或观察得来的原始数据 )在尽量少的先验假定下进行探索通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 目录 ...
Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart ...
数据探索性分析(EDA) 什么是EDA 在拿到数据后,首先要进行的是数据探索性分析(Exploratory Data Analysis),它可以有效的帮助我们熟悉数据集、了解数据集。初步分析变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系,并且对数据 ...
购物篮分析 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 二元表示 每一行对应一个事务,每列对应一个项,项用二元变量表示 项在事务中出现比不出现更重要,因此项是非对称的的二元变量 ...
。 我们对大数据以及大数据分析完全没有头绪,我们甚至对大数据技术产生了迷茫,产生了退缩。 当我们拿到 ...
一、数据探索 数据探索的目的:及早发现数据的一些简单规律或特征 数据清洗的目的:留下可靠数据,避免脏数据的干扰。 两者没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行。 分为: (1)数据质量分析(跟数据清洗密切联系):缺失值分析、异常值分析、一致性分析、重复数据或含有特殊符号的数据分析 ...