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數據分析中需要注意什么？
2018-12-21
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數據分析工作對于大家來說不是一件容易的事情，只有很好掌握了數據分析的方法才能夠做好數據分析工作，在掌握數據分析方法之前，我們還需要做好準備工作和完善工作。那么大家知道不知道數據分析中的需要注意什么呢？一般來說就是數據可視化、數據的統計分析、數據的挖掘。做好這三個部分的工作才能夠更好地做數據分析工作。


就目前而言，數據分析設計的領域有很多，數據分析的領域和目標都不是相同的，盡管目標和應用領域不同,對所有的數據處理都需要注意這些內容的，下面就具體給大家說一下數據分析中需要注意的內容。


首先需要注意的是數據挖掘，數據分析工作是否有意義取決于數據挖掘的內容是否有用。數據挖掘是發現大數據集中數據模式的計算過程，許多數據挖掘算法已經在人工智能、機器學習、模式識別、統計和數據庫領域得到了應用。此外,一些其他的先進技術如神經網絡和基因算法也被用于不同應用的數據挖據。有時候,幾乎可以認為很多方法間的界線逐漸淡化，比如數據挖掘、機器學習、模式識別、媒體信息處理、視覺信息處理等等，所以數據挖掘的工作是很重要的，如果挖掘的數據沒有什么實質性的內容，那么就會浪費很多的時間。


其次給大家說一下數據可視化。數據可視化與信息繪圖學和信息可視化相關，數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示，一般來說,圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息，但是,當數據量增大到大數據的級別,傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據，大數據的可視化已成為一個活躍的研究領域,因為它能夠輔助算法設計和軟件開發。


最后給大家說一下統計分析。統計分析基于統計理論，是應用數學的一個分支，在統計理論中,隨機性和不確定性由概率理論建模，統計分析技術可以分為描述性統計和推斷性統計，描述性統計技術對數據集進行摘要或描述,而推斷性統計則能夠對過程進行推斷，更多的多元統計分析包括因子分析、回歸、聚類和判別分析。通過上面的內容我們知道了數據分析中需要注意的什么了吧，大家在進行數據分析的時候一定要注意好上面的內容，這樣才能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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