数据解析的常见方式有哪些?

更新时间:2022年09月13日13时53分来源:传智教育浏览次数:

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　　在Python数据整理完后，就要进行数据分析中最重要的数据解析工作。数据解析工作有很多的方法，由于不同社群所使用的方法及方法使用情况皆不相同，下面笔者介绍一些较为常见的方法。在实际工作中，社群运营者还需要结合实际情况，选择合适的方法来进行数据解析。

　　1.分类

　　分类是一种基本的数据解析方式。根据数据特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，通过进一步分析，能够挖掘事物的本质。

　　回归是一种应用广泛的统计分析方法。可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好地拟合实测数据。如果能够很好地拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

　　聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一种聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式。其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

　　数据聚类是用于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析以及生物信息。

　　相似匹配是通过一定的方法来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如用户输入纠错、推荐统计、自动评分系统等领域。

　　统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系表明数据所反馈的信息，是对数据进行分析的基础处理工作，主要方法包括平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

　　因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法。运用因果分析法进行市场预测时主要是采用回归分析方法，除此之外，社群盈利模型和投入产出分析等方法也较为常用。