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每個數據分析師都知道的高級業務數據分析步驟,你會用嗎

發布時間:2020年04月29日 10:48:24 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】隨著IT行業的發展,數據分析師的職位越來越受歡迎,數據分析也進入了各種企業,在數據分析領域,數據分析的步驟很重要,所以高級業務數據分析步驟是什么,今天全球網校小編帶大家來看看高級業務數據分析步驟,以達到產生有效的數據分析結果的目的。

1、高級業務數據分析步驟——降低數據維度

首先,高維數據需要被降階到較低的維度,使得其可以進行3D繪制。 為此,我們建議使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)的方法。另外,還需要用數據染色工具來增強信息,并用過濾器等工具來篩選數據集的部分。

在五步法的起始階段,研究人員會對活動數據集中存在的最強信號進行檢測和去除。 一旦識別了該信號就可以去除它,以便查看是否存在其他模糊但仍然可辨認的信號。移除一個強信號,通常會導致活動樣本和或變量(特征)的減少。

2、高級業務數據分析步驟——評估信噪比

該過程的第二步是通過使用PCA、投影分數和隨機化來評估數據中的信噪比。 投影分數會顯示檢測的信號或模板的視覺強度。

3、高級業務數據分析步驟——方差濾波去除噪聲

第三步是通過方差濾波去除“噪聲”。 如果研究人員可以在其活動數據集中看到顯著的信噪比,那么他們應該嘗試去除一些最可能貢獻噪聲的活躍變量。 為了識別所需的方差過濾量,用戶可以使用由PCA可視化和投影得分的方法來獲得方差過濾量。 通過測試多個不同的方差設置,可以更容易找到清晰的模式。

4、高級業務數據分析步驟——統計測試

第四步,統計測試是可選的執行步驟,可以應用于五步過程的任何/所有其他階段,也就是說,可以在初始分析期間執行,或者當某個步驟重復的時候執行,或者在步驟結束時執行,或者不做也可以。 被測數據組可以是預定義的,或者是在迭代過程中確定下來的。 (建議對第二個數據集去驗證發現的數據結構和數組)

5、高級業務數據分析步驟——搜索子組或群集

最后一步,使用圖形來細化子組或群集的搜索。 例如,在網絡或圖形中連接樣本,使其可以搬升至更高的維度(即,大于三個維度,可以用3D PCA圖來表示),因為在樣本圖中創建的圖形是基于所有活動變量的空間距離,所以它可以使用戶對數據結構有更深入的了解。

重復這五個步驟,直到無法再找出新的數據結構。

就此方法來操作,可視化可以作為研究人員的強大工具。數據能夠以清晰的方式可視化,科學家可以輕松識別那些有趣和/或重要的結果,而不必依賴于專業的生物信息學家和生物統計學家。 相反,科學家可以與生物信息學家合作,去收獲更有意義的成果。

高級業務數據分析步驟主要就是這些,所以如果你想做好數據分析,或者說想讓你的數據分析做的更好,那么今天的文章就能給你帶來真實有效的作用,這就是干貨,小編已經把所有能告訴你的都說了,接下來就是實踐了,如果你想知道更多的數據分析方法,可以點擊下方資料下載鏈接,獲取更多干貨資料。

分享到: 編輯:吳晨輝

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