一、主成分分析PCA
1. 基本思想
主成分分析是一类常用的针对连续变量的降维方法，选取能够最大化解释数据变异的成分，将数据从高维降到低维，同时保证各个维度之间正交。
主成分分析的具体方法是对变量的协方差矩阵或相关系数矩阵求取特征值和特征向量，经证明，对应最大特征值的特征向...
cdadata
6年前 (2018-12-29) 20290℃
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Spss K-means聚类分析案例——某移动公司客户细分模型
关键词：kmeans聚类案例分析、聚类分析k means案例、kmeans聚类算法案例、数据分析师
聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。
顾客细分，关键问题...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 8281℃
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SPSS聚类分析：用于筛选聚类变量的一套方法
关键词：spss聚类数据筛选、spss聚类分析、数据分析师
聚类分析是常见的数据分析方法之一，主要用于市场细分、用户细分等领域。利用SPSS进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有...
cdadata
7年前 (2017-10-24) 5523℃
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数据挖掘与分析心得体会
关键词：数据挖掘技术、数据分析、数据分析师
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入...
cdadata
8年前 (2017-06-13) 17124℃
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主成份分析和因子分析的区别
关键词：主成份分析与因子分析,主成分分析,因子分析,聚类分析
主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
因子分...
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9年前 (2016-05-10) 6110℃
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数据挖掘常见分析方法
关键词：数据挖掘分析方法，数据挖掘的分析方法，常见的数据分析方法
数据挖掘常见分析方法一、回归分析
目的：
设法找出变量间的依存(数量)关系, 用函数关系式表达出来。
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归...
cdadata
9年前 (2016-01-27) 7602℃
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从BAT了解数据化运营体系
过去的运营体系弊端：
过去运营的方式存在几个比较严重的问题：1）运营模式比较单一，很难适应互联网快速变化的节奏，不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等；2）摸不清自己的用户，不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯...
cdadata
9年前 (2016-01-24) 5998℃
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数据分析系列篇（2）：数据分析方法论
掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析...
cdadata
9年前 (2016-01-20) 5104℃
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传统行业的困惑，数据挖掘的价值
现如今，传统行业的日子越来越不好过了。
传统行业面临诸多挑战，成本总是在增加，比方说原材料成本、租金成本、人力成本、物流成本等等。换而言之，利润也就在一点一滴的下降。因此，只有改变，寻找新的出路，才能继续活下来，或者活得好一点。
一些传统行业，为了...
cdadata
9年前 (2015-09-24) 2731℃
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揭秘：数据分析可不是数据挖掘
说到数据分析或者数据挖掘，很多人都会认为是一样的，特别是对于外行人来说，只要是和数据有关系的，可以得到数据价值的，应该都会被认为是数据分析，但是企业想要更加深层次的发现数据的价值，还要注重数据的挖掘，下面我们就从几个方面说说数据分析和数据挖掘的有什么...
cdadata
10年前 (2015-08-04) 2960℃
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