数据分析方法包括哪些?详解5种常用数据分析法描述性预测性

假设一家零售商正在分析去年数据,他们可以利用描述性统计得到以下信息:

这样,企业可以据此调整库存和供应策略。

回归分析是一种预测性分析方法,用于研究变量之间的关系。它通过建立数学模型来描述多个自变量与因变量之间的关系,常用于预测和解释变量之间的依赖性。

数学模型与应用

回归分析有多种模型,包括线性回归、多项式回归、岭回归和Lasso回归。每种模型都有其独特的优缺点,适用于不同的数据情境。

聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象根据相似性分组到不同类别中。它的目标是使同一类别的数据尽可能相似,而不同类别的数据尽可能相异。

3.1应用流程

3.2效果评估

评估聚类效果的方法包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等内部指标,以及纯度、兰德系数等外部指标。

因子分析是一种降维技术,通过将多个变量表示为较少数量的潜在因子的线性组合,揭示变量之间的内在结构。它广泛应用于心理学研究和市场研究。

成功案例

5.1分析步骤

5.2准确性评估

通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等方法评估模型准确性。

在掌握这些数据分析方法的过程中,获得CDA(CertifiedDataAnalyst)认证可以进一步提升您的职业前景。CDA认证不仅是业界公认的数据分析技能验证,还能帮助您在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。通过CDA认证,您将获得系统化的培训和实践机会,使您能够更有效地应用各种数据分析技术和工具。

THE END
1.数据分析干货常用的5种数据分析方法大揭秘数据货币时代 在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业决策、业务优化和创新发展的核心利器。今天,就让我们一同深入了解几种常用的数据分析方法。 一、描述性统计分析 描述性统计分析是数据分析的基础,它就像给数据拍了一张全景照片,帮助我们快速了解数据的整体特征。通过计算平均数、中位数、众数、标准差、方差等统计https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/144446127
2.「干货」数据分析常用的10种统计学方法,附上重点应用嘲因此,作为数据分析同学,掌握基础的统计学知识是非常有必要的。下面,小火龙为大家总结了「工作中常用的10种统计学方法」。 01 描述性统计「常用指数:5星」 描述性统计,通过概括性的数学方法及图表方式,描述业务数据及其分布现状,在工作中是最为常用的。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2036231
3.互联网必备的五大数据分析方法互联网必备的五大【数据分析方法】 上次在《数据分析小白,初步分析思路该如何形成?》中,我们讲到了,在锁定导致问题发生的原因时,我们需要针对不同问题,利用各种数据分析方法,更快的锁定原因,之前讲到了【漏斗分析法】,这次补充上其他几种,和大家一起分享。https://www.niaogebiji.com/article-29431-1.html