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进行数据分析的主要目的是什么?老男孩Python培训班

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常见问题

2022年7月21日 10:01

Python也被称为脚本语言,可以编写简单的小程序,Python不但拥有强大的数据处理功能,还可以用它构建生产系统,其应用领域也是十分广泛的,如后端开发、人工智能、爬虫、机器学习、数据分析、科学计算等,那你知道进行数据分析的主要目的是什么吗?请看下文:

       Python也被称为脚本语言,可以编写简单的小程序,Python不但拥有强大的数据处理功能,还可以用它构建生产系统,其应用领域也是十分广泛的,如后端开发、人工智能、爬虫、机器学习、数据分析、科学计算等,那你知道进行数据分析的主要目的是什么吗?请看下文:

Python培训班

       数据分析的目的主要有以下7点

       ① 分类

       检查未知分类或暂时未知分类的数据,目的是预测数据属于哪个类别,使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则,然后将这些规则应用于未知分类数据。

       ② 预测

       预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

       ③ 关联规则和推荐系统

       关联规则是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。在线推荐系统使用协作过滤算法,该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为,等级,浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。

       ④ 预测分析

       预测分析包括分类,预测,关联规则,协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

       ⑤ 数据缩减和降维

       当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时,通常会提高数据挖掘算法的性能。通常称为 “降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤,旨在提高可预测性,可管理性和可解释性。

       ⑥ 数据探索和可视化

       数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为 “数据可视化” 或 “可视化分析”。

       ⑦ 有监督学习和无监督学习

       监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于 “学习” 或 “训练” 预测变量和结果变量之间关系的数据称为 “训练数据”。 

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