原文:机器学习之数据探索——数据特征分析(分布分析)

数据特征分析与数据质量分析一道构成数据探索的两方面工作,在前文中介绍过关于数据质量分析的概况,本文将对数据特征分析作简介,并着重于分布分析的角度,相比于数据质量分析,数据特征分析更注重于找寻数据间的关系。 数据特征分析包括以下几个分析角度: 分布分析 对比分析 统计量分析 帕累托分析 正态性检验 相关性分析 其上每一个分析角度都有丰富的内容。 分布分析 顾名思义,分布分析研究数据的分布特征和分布类 ...

2020-03-07 20:01 0 1897 推荐指数:

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机器学习数据探索——数据特征分析(对比分析与统计量分析

数据探索工作中,作为数据特征分析的角度,对比分析、统计量分析同样是发掘数据间关系与数据特征的重要渠道。 1 对比分析 对比分析是指把两个相互联系的指标进行比较,从数量上展示和说明研究对象规模的大小,水平的高低,速度的快慢等,主要强调各角度的“比较”。 对比分析主要有以下两种形式 ...

Mon Mar 09 00:05:00 CST 2020 0 786
数据特征分析-正太分布

如下: 在实际场景中,数据可能不完全符合正态分布,因此需要对数据进行检验,验证是否符合正态分布。 ...

Thu Aug 15 06:29:00 CST 2019 0 795
数据特征分析学习笔记)

    数据特征分析包括以下几个方面的内容:     1、分布分析       a、定量数据分布分析:绘制频率直方分布图       b、定性数据分布分析:根据变量的分类类型分组,绘制饼图和条形图来描述分布     2、对比分析       a、绝对数对比       b、相对数对比 ...

Mon Mar 05 18:18:00 CST 2018 0 2033
数据特征分析:1.基础分析概述& 分布分析

基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据分布特征分布类型,分定量数据、定性数据区分基本统计 ...

Mon Sep 17 08:11:00 CST 2018 0 3051
机器学习数据探索——数据质量分析

数据探索是对样本数据进行解释性的分析工作,它是数据挖掘和机器学习较为前期的部分,更偏重于研究数据的本质、描述数据的形态特征并解释数据的相关性。 换句话说,透过数据探索,我们应该可以回答如下问题: 样本数据分布怎样?有什么特点?数据之间有何种关系?数据是否满足建模要求? 问题驱动发展,对以上问题 ...

Sat Mar 07 05:26:00 CST 2020 0 1114
机器学习框架ML.NET学习笔记【3】文本特征分析

一、要解决的问题 问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格。(同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。) 处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法 ...

Thu May 30 16:39:00 CST 2019 1 1557
R语言|数据特征分析

数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据特征分析。 主要通过分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析、相关性分析等角度进行展开。 2.1 分布分析 分布分析能揭示数据分布特征分布类型。对于定性数据,可用饼形图和条形图直观的现实 ...

Tue Feb 28 08:29:00 CST 2017 0 6701
数据分析 第三篇:数据特征分析分布+帕累托+周期)

数据质量得到保证的前提下,通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据分布特征和贡献度进行分析(帕累托分析),分布分析能够揭示数据分布特征分布类型,对于定量数据,可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征;对于定性数据,可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础上 ...

Mon Aug 20 22:20:00 CST 2018 0 3665
 
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