Introduction aux méthodes d'analyse des données

Méthodes d'analyse de données courantes : 1. Méthode d'analyse comparative ; 2. Méthode d'analyse structurelle ; 3. Méthode d'analyse croisée ; 4. Méthode d'analyse de tendance ; 6. Méthode d'analyse d'association ; . 8. Méthode d'analyse en composantes principales ; 9. Méthode d'analyse de diffusion ; Introduction détaillée : 1. Méthode d'analyse comparative : Analyse comparative de deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles ; 2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble ; , etc.

Il existe de nombreuses méthodes d'analyse des données. Voici quelques méthodes courantes :

1. Méthode d'analyse comparative : analyser de manière comparative deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles.

2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble.

3. Méthode d'analyse croisée : en même temps, deux variables liées et leurs valeurs sont disposées de manière croisée dans un tableau, de sorte que chaque valeur de variable devienne le point d'intersection de différentes variables. Généralement, un tableau croisé bidimensionnel. est utilisé pour l’analyse.

4. Méthode d'analyse des tendances : analysez la tendance de développement des données et utilisez-la pour prédire les tendances futures.

5. Méthode d'analyse causale : Analysez la relation causale entre les données pour expliquer pourquoi les choses se produisent.

6. Méthode d'analyse de corrélation : En analysant la corrélation entre les données, découvrez les règles d'association et le degré de corrélation entre les données.

7. Méthode d'analyse de cluster : regroupez les données selon certaines caractéristiques et règles, et classez les données similaires dans une seule catégorie.

8. Méthode d'analyse des composantes principales : grâce à la technologie de réduction de dimensionnalité, plusieurs variables sont transformées en quelques variables complètes pour refléter les principales caractéristiques des données d'origine.

9. Méthode d'analyse de dispersion : exprimez la relation entre deux variables à travers un diagramme de dispersion pour observer la corrélation entre les variables.

10. Méthode d'analyse matricielle : analysez les données sous la forme d'une matrice, qui peut être utilisée pour l'analyse de corrélation, l'analyse de cluster, l'analyse en composantes principales, etc.

Ci-dessus sont quelques méthodes courantes d'analyse des données. Chaque méthode a ses propres caractéristiques et son champ d'application. Choisir la méthode appropriée pour l'analyse des données peut aider à mieux résoudre les problèmes et à comprendre les données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!