데이터 분석 방법은 무엇입니까?

데이터 분석 방법은 다음과 같습니다. 1. 데이터 세트의 기본 통계 항목을 계산하고 요약하여 데이터의 특성과 분포를 설명하는 기술 통계 분석 2. 탐색적 데이터 분석, 데이터 세트를 사전 탐색하여 발견합니다. 데이터에 숨겨진 패턴, 이상, 추세 등의 정보 3. 통계적 방법을 사용하여 가설이 맞는지 평가하는 가설 검정 4. 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 설명하기 위한 수학적 모델 설정 5 , 클러스터 분석, 데이터 세트의 관찰 개체를 유사성에 따라 다른 그룹 또는 범주로 나누는 등.

이 기사의 운영 환경: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.

데이터 분석 방법은 유용한 정보와 통찰력을 얻기 위해 데이터를 구성하고 정리하고 해석하는 과정을 말합니다. 데이터 분석 분야에는 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용할 수 있는 방법이 많이 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다.

1. 기술통계 분석:

기술통계 분석은 데이터 세트의 기본 통계 항목을 계산하고 요약하여 데이터의 특성과 분포를 설명합니다. 여기에는 일반적으로 데이터의 중심 경향, 분산 및 분포를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 데이터의 평균, 중앙값, 표준 편차 및 빈도 분포와 같은 지표 계산이 포함됩니다.

2. 탐색적 데이터 분석(EDA):

탐색적 데이터 분석은 데이터에서 숨겨진 패턴, 이상, 추세 및 기타 정보를 발견하기 위한 데이터 세트의 예비 탐색입니다. 여기에는 히스토그램, 산점도, 상자 그림과 같은 시각적 차트 그리기는 물론 공분산 및 상관 계수와 같은 통계 지표 계산이 포함되어 데이터의 상관 관계와 이상 현상을 발견하는 데 도움이 됩니다.

3. 가설 테스트:

가설 테스트는 통계적 방법을 사용하여 가설이 참인지 평가하는 과정입니다. 일반적으로 두 가지 가설이 관련됩니다. 하나는 귀무 가설이고 다른 하나는 대립 가설입니다. 통계 검정의 p-값을 계산함으로써 귀무 가설이 기각되었는지 여부를 판단하고 데이터 세트의 관계나 차이점을 추론할 수 있습니다.

4. 회귀 분석:

회귀 분석은 수학적 모델을 설정하여 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 설명하고 이 모델을 사용하여 알려지지 않은 종속 변수를 예측합니다. 일반적인 회귀 분석 방법으로는 선형 회귀, 다항 회귀, 로지스틱 회귀 등이 있습니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 이해하고 예측 및 의사결정 지원을 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 클러스터 분석:

클러스터 분석은 데이터 세트에서 관찰된 개체를 유사성을 기준으로 여러 그룹 또는 범주로 나누는 프로세스입니다. 관찰된 객체 간의 유사성 또는 거리를 계산하여 유사한 객체를 함께 클러스터링하고 서로 다른 객체를 분리합니다. 클러스터 분석은 시장 세분화, 고객 분류 및 기타 애플리케이션 시나리오에서 타겟 마케팅 활동을 수행하는 데 자주 사용됩니다.

위에는 몇 가지 일반적인 데이터 분석 방법만 나열되어 있습니다. 실제로 시계열 분석, 요인 분석, 주성분 분석 등 다른 방법도 많이 있습니다. 실제 데이터 분석에서는 데이터를 더 잘 이해하고 문제를 발견하며 의사결정을 내리기 위해 특정 문제와 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 데이터 분석 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!