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python主成分分析代码 主成分分析的用途?

浏览量:2492 时间:2021-03-15 13:17:08 作者:admin

主成分分析的用途?

主成分分析的主要目的是“降维”。

例如,如果您要进行分析并选择20个指标,您认为它们非常重要,但这20个指标对于您的分析来说太麻烦了。这时,可以用主成分分析的方法进行降维,这20个指标之间会有这样那样那样的关系,并且会有相互的影响。主成分分析后,此时可以得到4或5个主成分,这些主成分指标不仅涵盖了你的20个指标中的大部分,而且简化了你的分析(从20维到4维和5维),简化分析过程,提高结果的准确性。

学数据分析怎么样呢?

零基础数据分析

针对这个问题,我将其分为三个方面:行业前景、必备技能和求职。

首先,就行业而言,数据分析岗是工作中的核心竞争力之一。互联网下半年,各大企业正在进行数字化转型,对数字化分析人才的需求也在不断增长。数字分析岗位月薪一般在1万以上,一线城市在2万-4万左右,前景不可估量。

其次,对于必要的技能,一般需要掌握excel、SPSS、主流SQL语言,能够使用Python和R语言进行数据挖掘。一些企业会优先掌握hive、Hadoop和spark。因此,新手小白还有很多数据分析方面的知识要学。以excel为例,这是最简单的数据分析工具,但是它有一些函数和宏。起初小白并不常用。SPSS和python是小白首次试水数据分析的推荐软件。SPSS是最容易使用的软件。第一次接触数据时,需要了解数据的描述性统计、相关分析、t检验、方差分析、主成分分析、因子分析等内容,对数据有一个大致的掌握。Python也是一个易于学习的软件。一开始,您需要了解python的一些基本知识,如元素、变量、循环和函数,学习如何预处理数据,并能够进行数据分析和可视化处理。这涉及到一些深层次的内容。建议对小白进行系统研究。

最后,对于求职来说,学得越多越好。您需要掌握最基本的SPSS、SQL和python。有些企业可以选择Python和R语言中的一种。如果你渴望找到一份工作,你可以选择一份。对于求职来说,因为不是统计和数据方向的背景,可以先去二三线城市递交简历,因为一些大工厂可能需要一到三年的工作经验,所以有了项目经验,就能顺利找到工作。最后,祝你学业成功,事业有成!

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