什么是数据特征分析(数据分析的方法有哪些？)
数据特征分析计算公式？
用来描述数据的基本统计量主要分为三类，即中心趋势统计量、分散统计量和分布形状统计量。
1、中央趋势统计
中央趋势统计是指表明位置的统计。直观来说，给定一个属性，它的大部分值落在哪里？
(1)平均值
均值，也称为算术平均值，描述了数据的平均位置，以指导金额。数学表达式为：均值=x/n；
有时，一组数据中的每个值可以与一个权重wi相关联，该权重反映了从属值的重要性或频率。这个平均值叫做加权平均值=xw/n；
虽然平均值是描述数据中心趋势的最有用的统计数据，但它并不总是衡量数据中心的最佳方法，因为平均值对极值(异常值)很敏感。为了抵消少数极值的影响，可以使用截断均值，截断均值是指舍弃极值后的平均值。
(2)中值
对于倾斜(非对称)数据，更能描述数据中心的统计量是中位数，即有序数据值的中间值。中位数可以避免极端数据，代表这个数据总体的中等情况。比如从小到大排序，总数为奇数，取中间数，总数为偶数，取中间两个数的平均值。
(3)模式
Mode是变量中出现频率最高的值，通常用来确定定性数据的模式，如：用户状态(正常、到期停机、申请停机、拆卸、注销)，变量的模式为“正常”，即正常。
2.代表数据分散程度的统计数据
统计学上衡量数据离散程度的主要是标准差和四分位数范围。
(1)标准差(或方差)
标准差用于衡量数据分布的离散度。标准差低意味着数据观测值趋于接近均值，标准差高意味着数据在一个较大的数值范围内行走。
(2)四分位数范围
Range也叫范围，是一组数据中最大值和最小值的差值，range=Max-Min。
分位数是将数据值按从小到大的顺序排列，将数据分成100份。中位数是数据中间位置的数据。第一个四分位数是Q1，指的是第25百分位的数据，第三个四分位数是Q3，指的是第75百分位的数据。
四分位数范围(IQR)=Q3-Q1，IQR是指第一个四分位数和第三个四分位数之间的距离，它给出了数据中间一半所覆盖的范围，是数据离散程度的一个简单度量。
数据分析的方法有哪些？
数据分析为了发现更多的问题，找出原因；
数据分析不能坐。
2.步骤：调查：收集、分析、挖掘数据。
图表分析：将分析和挖掘的结果制成图表。
3.常用方法：数据挖掘常用的数据分析方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、网页挖掘等。他们从不同的角度挖掘数据。分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并按照分类方式将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别。可应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。例如，一家汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告宣传册邮寄给有这种偏好的客户，从而大大增加了商机。回归分析。回归分析方法反映事务数据库中属性值的时间特性，生成将数据项映射到实值预测变量的函数，并找到变量或属性之间的依赖关系。其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据之间的相关性。可应用于市场营销的各个方面，如客户寻求、维护和防止客户流失、产品生命周期分析、销售趋势预测和有针对性的促销活动等。聚类。聚类分析是将一组数据按照相似性和差异性分成若干个类别，其目的是使属于同一类别的数据之间的相似性尽可能大，不同类别的数据之间的相似性尽可能小。可应用于客户群分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场细分等。关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间关系的规则，即根据某个事务中某些项的出现，其他项也出现在同一事务中，即隐藏在数据之间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过挖掘企业客户数据库中的大量数据，可以从大量记录中发现有趣的关系，找出影响营销效果的关键因素，为产品定位、客户群的定价和定制、客户寻求、细分和维护、营销和推广、营销风险评估和欺诈预测等决策支持提供参考。特点。特征分析是从数据库中提取关于一组数据的特征表达式，这些表达式表达了数据集的总体特征。例如，通过提取客户流失因素的特征，营销人员可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，而这些特征可以有效地防止客户流失。变异和偏差分析。偏差包括一大类潜在有趣的知识，如分类中的异常例子、模式的异常、观察结果与预期的偏差等。其目的是发现观察结果和参考量之间有意义的差异。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意想不到的规律。意外规则的挖掘可以应用于各种异常信息的发现、分析、识别、评估和预警。网页挖掘。
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