logo

Aleksandar Josik

網頁設計

數據分析

數據分析是一種統計方法,其主要特徵是多維度和描述性。一些幾何方法有助於揭示不同數據之間的關係,並繪製統計信息圖,以更簡潔的方式解釋這些材料中包含的主要信息。其他人習慣於收集信息,以便找出哪些是同質的並且更好地理解信息。

數據分析可以處理大量數據並確定數據中最有用的部分。近年來該學科的成功很大程度上歸功於繪圖技術的改進。這些圖可用於通過直接分析數據來突出難以捕獲的關係;更重要的是,這些表達獨立於基於現象分佈的“先驗”概念,而不是傳統的統計方法。

數據分析的數學基礎建立於20世紀初,但直到計算機出現才開始實際操作並促進數據分析。數據分析是數學和計算機科學相結合的產物。

如果按固定時間分析粒狀單位,則稱為時間序列分析,主要用作銷售數據的商業分析方法之一。


數據分析是一個檢查,清理,轉換和建模數據的過程,目的是發現有用的信息,通知結論和支持決策。數據分析具有多個方面和方法,涵蓋各種名稱下的各種技術,同時用於不同的商業,科學和社會科學領域。

數據挖掘是一種特殊的數據分析技術,專注於建模和知識發現,用於預測而非純粹的描述目的,而商業智能涵蓋的數據分析主要依賴於聚合,主要關注業務信息。 [1]在統計應用中,數據分析可分為描述性統計,探索性數據分析(EDA)和驗證性數據分析(CDA)。 EDA專注於發現數據中的新功能,而CDA則專注於確認或偽造現有假設。預測分析側重於應用統計模型進行預測預測或分類,而文本分析則應用統計,語言和結構技術從文本來源(一種非結構化數據)中提取和分類信息。以上所有都是各種數據分析。

數據集成是數據分析的先驅,數據分析與數據可視化和數據傳播密切相關。術語數據分析有時用作數據建模的同義詞。


Aleksandar Josik