一、关联分析 关联分析,也叫作“购物篮分析”,是一种通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法。 关联分析目的是找到事务间的关联性,用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”,因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。关...
探索性数据分析是由统计学家John W. Tukey提出的一种数据分析方法,旨在通过绘图和统计手段,深入理解数据集的结构、特征和模式,发现潜在的趋势和异常,为后续深入分析和建模提供基础。EDA的目标不是进行严格的推论统计,而是对数据进行初步的、直观的、全面的探索。 EDA的主要特点包括: 可视化数据:通过绘制直方图、散点图...
强烈建议重视CDA数据分析师证书,CDA数据分析师一级考试涉及的多个业务分析模型,这些模型在实战中超有用。尤其是想进入电网、银行、电信、烟草行业的小伙伴们,尽量考过CDA数据分析师二级,因为这些单位几乎都会在招聘中说明CDA数据分析师优先。 近年来CDA数据分析师已经为招行、华为、长安、苏宁等近百家机构提供了专业的内...
如果是分析进度,可以按照过程阶段来分解。 如果是分析成本,可以按照工作项来分解。 如果是分析用户,可以按照性别,年龄,学历来分解。 而这些分解的角度,就是一个个“模型”。 这些已经成熟的研究,就是一个个框架。比如SWOT分析,比如营销的4P模型,比如波特的五力框架。 前人的思考,我们的阶梯。不要重新发明轮子。 有...
1. 数据分析的目标 对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本,提高营业额,往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策,提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ,驱动企业业务增长。 2. 数据分析的作用 我们...
第一种:对比分析法 “无对比,不分析”,对比分析法也叫对比法,是数据分析中最常见也是最基础的分析方法, 如果我们对数据的评估和汇报缺少了对比,就无法说明效果是好还是坏。 1. 绝对数对比 与 相对数对比 首先我们需要了解绝对数对比和相对数对比: 在数据分析中,绝对数对比一般是指正数之间的对比,如支付人数、DA...
‘张冠李戴’:其指比如本来应该划分在某因子下,但分到其它因子中;此种情况最终不能被接受,需要删除这项,该分析中没有此类情况(所以举其他例子进行说明)。 从上图中可以看出: A1~A4这4项,它们全部对应着因子3时,因子载荷系数值均高于0.4,说明此4项应该同属于一个维度,即逻辑上A1~A4这4项,并没有出现‘张...
ITT分析 意向性分析(Intention-to-treat Analysis, ITT分析)意味着一个临床试验的结果包含全部随机分组患者的随访数据(还没搞懂ITT的小伙伴赶紧戳:不明觉厉的统计学术语之ITT分析)。目前,RCT研究都将ITT分析作为临床疗效比较的主要分析方法。 ITT分析的优势在于它提供了一个没有偏倚的疗效比...
众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据,逐步接近这个数据背后的“真相”。 大部分的数据分析,都会用到统计方面的知识,可以重点学习:阅读路线: ...
所谓协方差分析(Analysis of Covariance,ANCOVA)就是在对两组或多组的均值进行比较时,对其他可能影响到反应值的某些连续性变量进行了调整,这些变量就叫做协变量(covariate)。在这里需要说明的是ANCOVA限定用于反应值和协变量可能存在线性关系的情况下。因此从这个意义上来说,ANCOVA其实是方差分析和简单线性相关的一个结合...