下面将介绍大数据分析师在进行数据探索性分析时可以采取的一些方法和步骤。 1.数据可视化 数据可视化是EDA中常用的一种方法,可以通过图表、图形等形式将数据进行展示。通过可视化,大数据分析师可以更加直观地了解数据的分布、趋势和异常情况。常用的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、ggplot等。在进行数据可视化时,可以...
数据探索性分析是大数据分析师必须要进行的重要过程。通过数据收集和整理、描述性统计分析、数据可视化分析、聚类分析和关联分析等手段,分析师可以全面了解数据的特征和模式,为后续的数据分析和挖掘工作提供有力支持。数据探索性分析的目标是发现数据中的规律和模式,以便指导决策和优化业务。在实践中,分析师应根据具体业务...
大数据探索性分析(第2版)(大数据分析统计应用丛书) 吴翌琳 房祥忠 中国人民大学出版社 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠! 作者:吴翌琳 房祥忠出版社:中国人民大学出版社出版时间:2020年08月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥43.13 定价 ¥46.00 ...
第1节大数据现象产生的背景 第2节大数据现象综述 第3节大数据分析举例 第4节大数据探索性分析的主要内容 第2章大数据背景下的抽样分析 第1节抽样调查的基础知识 第2节数据集的相似性度量 第3节概率抽样 第4节非概率抽样 第5节大数据抽样 第3章大数据的数据预处理 第1节整齐数据 第2节数据的管理与清洗 第3节...
当当网图书频道在线销售正版《大数据探索性分析(第2版)(大数据分析统计应用丛书)》,作者:吴翌琳 房祥忠,出版社:中国人民大学出版社。最新《大数据探索性分析(第2版)(大数据分析统计应用丛书)》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购
我们对大数据以及大数据分析完全没有头绪,我们甚至对大数据技术产生了迷茫,产生了退缩。 当我们拿到数据应该怎么做呢,如果不知道怎么做,那就先进行探索性分析吧。 分析数据可以分为探索和验证两个阶段。探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,以下简称EDA),是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少...
2、 数据集的相似性度量第3节 概率抽样第4节 非概率抽样第5节 大数据抽样第6节 抽样分析的综合应用本章的主要内容第1节 抽样调查的基础知识大数据抽样大数据抽样大数据时代是否需要抽样正方观点:大数据时代仍然需要抽样反方观点:大数据时代不需要抽样中立观点:大数据时代是否需要抽样应该达权通变大数据时代是否需要抽样正方...
大数据分析师如何进行数据探索性分析 在大数据时代,数据探索性分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是大数据分析师必备的一项技能。通过对数据的初步观察和分析,可以揭示数据背后的隐含规律、趋势以及异常情况,为后续的数据建模和预测提供重要参考。本文将介绍大数据分析师进行数据探索性分析的方法和步骤。 1.理解数据...
•第1节多维数据的可视化技术•第2节投影寻踪•第3节独立成分分析•第4节探索性数据分析案例•第5节探索性数据分析综合应用 第1节多维数据的可视化技术 基于2变量的多维可视化技术 •目前采用基于2变量多维可视化技术的方法主要有散点图矩阵等 •散点图矩阵画出多个变量两两间的散点图以考察多变量关系。