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人人都應(yīng)該掌握的9種數(shù)據(jù)分析思維
作者:馬爾克數(shù)據(jù)圈成員    來源:來源網(wǎng)絡(luò)    發(fā)布時(shí)間:2017-06-29      瀏覽次數(shù):10799
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作者:馬爾克數(shù)據(jù)圈成員

說到數(shù)據(jù)分析,啤酒和尿布的例子大家應(yīng)該都聽膩了。再具體、深入一些的內(nèi)容,往往因?yàn)閿?shù)學(xué)就令很多人望而卻步了。給大家分享9個(gè)不帶數(shù)學(xué)推導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析思路,希望大家能喜歡~


1.分類

分類分析的目標(biāo)是:給一批人(或者物)分成幾個(gè)類別,或者預(yù)測他們屬于每個(gè)類別的概率大小。

舉個(gè)栗子:“京東的用戶中,有哪些會(huì)在618中下單?”這就是個(gè)典型的二分類問題:買or不買。

分類分析(根據(jù)歷史信息)會(huì)產(chǎn)出一個(gè)模型,來預(yù)測一個(gè)新的人(或物)會(huì)屬于哪個(gè)類別,或者屬于某個(gè)類別的概率。結(jié)果會(huì)有兩種形式:

形式1:京東的所有用戶中分為兩類,要么會(huì)買,要么不會(huì)買。

形式2:每個(gè)用戶有一個(gè)“會(huì)買”,或者“不會(huì)買”的概率(顯然這兩個(gè)是等效的)。“會(huì)買”的概率越大,我們認(rèn)為這個(gè)用戶越有可能下單。

如果為形式2畫一道線,比如0.5,大于0.5是買,小于0.5是不買,形式2就轉(zhuǎn)變成形式1了。


2.回歸

回歸任務(wù)的目標(biāo)是:給每個(gè)人(或物)根據(jù)一些屬性變量來產(chǎn)出一個(gè)數(shù)字(來衡量他的好壞)。

舉個(gè)栗子:每個(gè)用戶在618會(huì)為京東下單多少錢的?

注意回歸和分類的區(qū)別在:分類產(chǎn)出的結(jié)果是 固定的幾個(gè)選項(xiàng)之一 ,而 回歸的結(jié)果是連續(xù)的數(shù)字,可能的取值是無限多的 。


3.聚類

聚類任務(wù)的目標(biāo)是:給定一批人(或物),在不指定目標(biāo)的前提下,看看哪些人(或物)之間更接近。

注意聚類和上面的分類和回歸的本質(zhì)區(qū)別:分類和回歸都會(huì)有一個(gè)給定的目標(biāo)(是否下單,貸款是否違約,房屋價(jià)格等等),聚類是沒有給定目標(biāo)的。

舉個(gè)栗子:給定一批用戶的購買記錄,有沒有可能分成幾種類型?(零食狂魔,電子愛好者,美妝達(dá)人……)


4.相似匹配

相似匹配任務(wù)的目標(biāo)是:根據(jù)已知數(shù)據(jù),判斷哪些人(或物)跟特定的一個(gè)(一批)人(或物)更相似。

舉個(gè)栗子:已知一批在去年雙十一下單超過10000元的用戶,哪些用戶跟他們比較相似?


5.頻繁集發(fā)現(xiàn)

頻繁集發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)是:找出經(jīng)常共同出現(xiàn)的人(或物)。這就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了。這個(gè)例子太容易擴(kuò)展,就不再舉栗子啦。


6.統(tǒng)計(jì)(屬性、行為、狀態(tài))描述

統(tǒng)計(jì)描述任務(wù)的目標(biāo)是最好理解的:具有哪些屬性的人(或物)在什么狀態(tài)下做什么什么事情。

舉個(gè)栗子:5月份一個(gè)月內(nèi)每個(gè)用戶在京東7天內(nèi)無條件退貨的次數(shù)

統(tǒng)計(jì)描述常常用戶欺詐檢測,試想一個(gè)用戶一個(gè)月退貨100+次,這會(huì)是一種什么情況?


7.連接預(yù)測

連接預(yù)測的目標(biāo)是:預(yù)測本應(yīng)該有聯(lián)系(暫時(shí)還沒有)的人(或物)。

舉個(gè)栗子:你可能認(rèn)識(shí)xxx?你可能想看xxx?


8.數(shù)據(jù)壓縮

數(shù)據(jù)壓縮的目的是:減少數(shù)據(jù)集規(guī)模,增加信息密度。

舉個(gè)栗子:豆瓣想分析用戶關(guān)于國外電影的喜好,講國內(nèi)電影的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)都排除掉

大數(shù)據(jù),也不是數(shù)據(jù)越多越好,數(shù)據(jù)多帶來的信息多,但是噪聲也會(huì)變多。


9.因果分析

顧名思義,因果分析的目標(biāo)是:找出事物間相互影響的關(guān)系。

舉個(gè)栗子:廣告的效果提升的原因是廣告內(nèi)容好?還是投放到了更精準(zhǔn)的用戶?

這里最常見的手段就是A/B test啦

數(shù)據(jù)分析是非常強(qiáng)大的,不過當(dāng)然還是要在具體的情景下,嚴(yán)格的選擇假設(shè),采用科學(xué)的分析方法才能產(chǎn)出有價(jià)值的結(jié)果。數(shù)據(jù)會(huì)說謊的經(jīng)典案例就是“安慰劑效應(yīng)”了。以后會(huì)分享其他更具體的內(nèi)容,歡迎大家留言吐槽,一起學(xué)習(xí)~

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