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大数据培训:数据分析的三大特征是什么?

更新时间:2022年09月28日17时31分 来源:传智教育 浏览次数:

  数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析研究和概括总结,提取有用信息和形成结论的过程。

  在20世纪早期人们就已经确立了数据分析的数学基础,但是直到计算机的出现才使数据分析得以操作和推广。可以说,数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。进行数据分析的目的是在大量看似杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息,根据这些信息总结出所研究对象的内在规律。

  在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析三类。三类数据分析的特征简介如下。

  1.描述性数据分析

  描述性数据分析就是对一组数据的各种特征进行分析,以便于描述测量样本的各种特征及所代表的总体的特征。描述性数据分析属于初级的数据分析,常用的分析方法有平均分析法、交叉分析法、对比分析法等。

  (1)对比分析法

  数据分析中,对比分析可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少,如图1-4,在本周,叮叮网单日最高销量为159件,最低销量为96件;单日最高销售额为15900元,最低销售额为9600元。

叮叮网一周销售数据

  图1-4 叮叮网一周销售数据

  (2)平均分析法

  平均分析法通过特征数据的平均指标,反映事物目前所处的位置和发展水平,再对不同时期、不同类型单位的平均指标进行对比,说明事物的发展趋势和变化规律。如在一周中,叮叮网的日均销量为124.71件,日均销售额为12471.43元。然后通过与既定目标的平均值对比,分析本周的销售变化,为下周的销售方案做出参考。

  通过对比分析法和平均分析法分别对叮叮网一周的销量和销售额进行了不同维度的描述分析,这是对比分析法和平均分析法在描述性数据分析中的简单应用。

  2.探索性数据分析

  探索性数据分析是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值的信息的过程,是高级的数据分析,侧重于在数据之中发现新的特征,常见的分析方法有回归分析、相关分析、多维尺度分析等。

  3.验证性数据分析

  验证性数据分析也是高级数据分析,是指已经有事先假设的关系模型等,要通过数据分析来对假设模型进行验证,侧重于对已有假设的证实或证伪。

  一般人们在工作和生活中会涉及的数据分析是描述性数据分析,也就是初级数据分析,像互联网人比较熟知的电商数据分析也属于描述性数据分析。

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