聚类后怎么对每一类数据建模 MATLAB建模方法有哪些？
MATLAB建模方法有哪些？
建模覆盖的内容很广，是可以两类两大块：优化和统计，而建模方法也可以由这两小块划分。
一.优化：
智能算法:遗传算法，粒子群算法，模拟真实退火算法，蚁群算法...
基础优化算法:目标规划，整数规划...
拿号论
二.统计计算：
分类/聚类算法:k-means...
分析预测:时间序列算法，灰色预测算法，指数平滑算法，
评价:清晰综合评价，信息熵评价，比较粗糙集,数据包络分析，层次分析，
智能算法：神经网络，svm...
轮回/模型拟合：多元线性数据拟合，最小二乘法
数据处理：小波变换
常用的统计分析方法？
结论数据有两种，
1列表法
将实验数据按肯定会规律用列表思想感情进去是记录和一次性处理实验数据最常用的方法。表格的设计那些要求对应关系很清楚、简单明了、促进突然发现相关量之间的物理关系；再者还特别要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据是需要还可以不列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。到最后还没有要求写清楚表格名称、通常测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法
作图法也可以最显目地思想感情物理量间的变化关系。从图线上还这个可以简便求出实验必须的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读到也没并且观测的对应点（内插法），或在是有条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还是可以把某些复杂的函数关系，实际肯定会的自由变化用直线图可以表示出来。的或半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后我得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
这个要看你分析什么数据。
结论大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，发挥到的方法原理这个可以随便问问大学的统计学，不不需要已经解释，重在应用。
总结很简单数据，Excel就可以了。Excel本意应该是智能，功能很强，容易上手。我就没看到过都说自己精通于Excel的，起码是熟悉Excel。Excel的函数也可以帮你去处理大部分数据。
一、手中掌握基础、更新知识。
基本都技术咋反诘都不过分。这里的术大量是（计算机、做统计知识），几千年做数据分析、数据挖掘的经历来看、在内业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—sql
数据分析师在计算机的层面的技能那些要求较低，比较多是会sql，因为这里可以解决一个数据其他提取的问题。有机会可以不去逛逛一些专业的数据论坛，怎么学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要完全掌握基础的、完全成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。或者：40多块统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但肯定应该要关注一些博客、论坛中大家对于比较新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断的更新自己知识，才能跟上时代，或许你工作中根本不会肯定不会都用到，不过未来呢？
行业知识
如果不是数据不特点具体详细的行业、业务知识，数据就是几具数字，不属於任何东西。是冰冷冷，是绝对不会出现任何价值的，数据驱动营销、增强科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定得对所在行业知识、业务知识有深入的了解。或者：见到某个数据，你是需要可以要明白了，这个数据的统计口径是什么？是要如何取出的？这个数据在这个行业，在或者的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务再一次发生了什么（背景是什么）？是对a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先去问问上面的这个问题：
对此a部门，
1、新会员的统计口径是什么。第二次在不使用a部门的产品的会员？应该在站在公司角度上说，两次在公司发展业务外界的会员？
2、是要如何统计数据出去的。a：时间；是创建时间，我还是业务结束时间。b：业务场景。是如果能与业务发接近，或者下了单，还是要业务完成后，到成功全额支付。
3、这个数据是在哪个环节做统计不出来。在注册环节，在下单环节，在最终直接支付环节。
4、这个数据代表上帝着什么。10万高吗？与历史是一样的比较？是否需要做了营销活动？这个行业一次性处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多没有要求你能按业务逻辑，来并且数据的提取（更大是写sql代码从数据库收起数据）。后面二点，更不重要是对业务所了解，更行业知识打听一下，你才能接受或者的数据解读分析，才能让数据再产生完全的价值，不是什么吗？
这对新进入数据行业或是刚进入到数据行业的朋友来说：
行业知识都重要的是，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或是写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我相当赞成。毕竟作为数据分析师，在发表文章任何观点的时候，都别忘了你你坐居的背景是什么？
但大家肯定会不要不记得了一些基本都的技术，最好不要把基础去忘掉了，假如一名数据分析师不可能写sql，那麻烦就大了。嘿。。你仅有把数据先取对了，才能对的的分析，要不然一切也是错误`了，甚至会导致闪避的结论。新同学，我还是多多花时间把基础技能想学好。因为基础技能你也可以在短期内急速想提高，但在行业、业务知识的是一点一滴的学习积累下来的，有的时候是急不来的，这更是需要花时间渐渐去沉淀过来。
最好不要实在是太准求很初级、高深的统计方法，我提倡环保回头有时间应该要多去自学基本上的统计学知识，使提高工作效率，提升到事倍功半。以我经验来说，我有责任告诉新进的同学，永远永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静思。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提及的例子中的前面二点。并且在数据分析过程中，是一个不断地停止循环迭代的过程，所以当然在耐心，不怕麻烦，能静下心不断地去修改自己的分析思路。
三、不能形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要一丝不苟。而特别严谨要先很强的结构化思维，要如何增加结构化思维，或许只是需要工作队中不断的实践。不过我帮我推荐你用mindmanagement，必须把你的整个思路收拾进去，然后参照分析不断地潜近、能够得到的信息不断地提升的情况下去完备你的结构，慢慢的你会自然形成一套自己的思想。其实有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也比较好。在我原以为多看看你身边更资深同事的报告，多问一问他们是怎莫去判断这个问题的，别人的思想是咋样啊的？他是咋构建体系整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握到好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与再积累上了。
这个放进到最后，也不是不最重要，而且非常重要，如果前面三点是做出决定你是否可以直接进入这个行业，这样的话这则是你进入这个行业后，能否完成的最根本的因素。数据与具体一点行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系有一点都不夸张，数据（鱼）一起离开行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本还不知道看什么（方向在哪）。
要如何能提高业务知识，特别是没有咨询背景的同学。很简单啊，我归纳了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多交流沟通。遇到不懂的问题他们请教高人，数据分析师与业务部门没有利益，而更向是共生共存体，所以我如果不是你态度好，不会相信业务部门的同事也很很乐意把他们很清楚的告诉你。
2、永远不会最好别忘掉了google大神，定做一些行业的关键字，一天都先看看定制的邮件。
3、早有空去打开浏览器行业相关的网站。看一下行业都突然发生了什么，通常竞争对手或则相关行业都反展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合下来。
4、有机会走到一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题上面千叮万嘱，不过谈不上，更多我自己的一些心得的总结。如果能对新进的朋友有帮助，数据分析行业的确是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不不叫互联网公司，数据分析师早蓝月帝国一个互联网公司必备的职位了。
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