Muchos análisis de datos utilizan algunos métodos de análisis de datos al analizar datos, pero muchas personas no saben cuáles son los métodos de análisis de datos. Para los analistas de datos, es necesario conocer más métodos de análisis de datos, y los analistas de datos utilizarán diferentes métodos de análisis de datos según diferentes variables en sus proyectos de trabajo. Los métodos de análisis de datos más utilizados incluyen análisis de conglomerados, análisis factorial, análisis de correlación, análisis de correspondencia, etc. análisis de regresión, análisis de varianza, etc. Antes de aprender a utilizar estos análisis de datos, debemos comprender la definición de estos métodos.
Primero, hablemos del método de análisis factorial. El llamado análisis factorial se refiere al estudio de técnicas estadísticas para extraer factores únicos de grupos de variables. El análisis factorial consiste en encontrar relaciones intrínsecas a partir de una gran cantidad de datos para reducir la dificultad de la toma de decisiones. Existen más de 10 métodos de análisis factorial, como el método de análisis de imágenes, el método del centro de gravedad, el método de máxima verosimilitud, el método de mínimos cuadrados, el método de causalidad α, el método de causalidad típico de Rao, etc.
En segundo lugar, hablemos del método de análisis de regresión. El método de análisis de regresión se refiere a un método de análisis estadístico que estudia la dependencia de una variable aleatoria Y de otra (X) o de un grupo de variables. El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa interdependiente entre dos o más variables. Los métodos de análisis de regresión se utilizan ampliamente. El análisis de regresión se puede dividir en análisis de regresión simple y análisis de regresión múltiple según el número de variables independientes involucradas, y según el tipo de relación entre las variables independientes y las variables dependientes, se puede dividir en análisis de regresión lineal; y análisis de regresión no lineal.
Entonces hablemos del método de análisis de correlación. El análisis de correlación consiste en estudiar si existe una cierta dependencia entre fenómenos y explorar la dirección y el grado de correlación de fenómenos dependientes específicos. La relación de correlación es una relación no determinista.
Entonces hablemos del método de análisis de conglomerados. El análisis de conglomerados se refiere al proceso de análisis de agrupar una colección de objetos físicos o abstractos en múltiples clases compuestas de objetos similares. La agrupación es un proceso de clasificación de datos en diferentes clases o grupos, por lo que los objetos en el mismo grupo tienen una gran similitud, mientras que los objetos en diferentes grupos tienen una gran diferencia. El análisis de conglomerados es un análisis exploratorio. Durante el proceso de clasificación, no es necesario proporcionar un estándar de clasificación por adelantado. El análisis de conglomerados puede clasificar automáticamente en función de datos de muestra.
Entonces hablemos del método de análisis de varianza. El método de datos de varianza se utiliza para probar la importancia de la diferencia entre las medias de dos o más muestras. Debido a la influencia de diversos factores, los datos obtenidos del estudio varían. El análisis de varianza comienza a partir de la varianza de las variables observadas y estudia qué variables entre muchas variables de control tienen un impacto significativo en las variables observadas.
Por último, hablemos del método de análisis correspondiente. El análisis de correspondencia revela la relación entre variables mediante el análisis de una tabla resumen de interacciones compuesta por variables cualitativas. Puede revelar las diferencias entre categorías de la misma variable, así como la correspondencia entre categorías de diferentes variables. La idea básica del análisis de correspondencia es expresar la estructura proporcional de cada elemento en las filas y columnas de una tabla vinculada en forma de puntos en un espacio de menor dimensión.
A través del contenido anterior, encontramos que existen muchos métodos de análisis de datos, además del análisis de conglomerados, análisis factorial, análisis de correlación, análisis de correspondencia, análisis de regresión, análisis de varianza y otros métodos de análisis mencionados en el En el artículo, existen muchos métodos de análisis numérico y los métodos de análisis de datos mencionados anteriormente son relativamente clásicos. Debe aprender más sobre la aparición de dicha información relacionada.