Welche Datenanalysemethoden gibt es?

Zu den Datenanalysemethoden gehören: 1. Deskriptive statistische Analyse, die die grundlegenden statistischen Elemente des Datensatzes berechnet und zusammenfasst, um die Merkmale und Verteilung der Daten zu beschreiben. 2. Explorative Datenanalyse, die eine vorläufige Untersuchung des zu entdeckenden Datensatzes durchführt Informationen wie in den Daten verborgene Muster, Anomalien und Trends 3. Hypothesentest, Verwendung statistischer Methoden zur Bewertung, ob eine Hypothese wahr ist 4. Regressionsanalyse, Erstellung eines mathematischen Modells zur Beschreibung der Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen; ., Clusteranalyse, Einteilung der Beobachtungsobjekte im Datensatz nach Ähnlichkeit in verschiedene Gruppen oder Kategorien usw.

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 10-System, DELL G3-Computer.

Datenanalysemethode bezieht sich auf den Prozess der Organisation, Bereinigung und Interpretation von Daten, um nützliche Informationen und Erkenntnisse zu erhalten. Im Bereich der Datenanalyse gibt es viele Methoden, mit denen Daten verarbeitet und analysiert werden können. Hier sind einige gängige Methoden.

1. Deskriptive statistische Analyse:

Die beschreibende statistische Analyse beschreibt die Eigenschaften und Verteilung der Daten durch Berechnung und Zusammenfassung der grundlegenden statistischen Elemente des Datensatzes. Dazu gehört in der Regel die Berechnung von Indikatoren wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Häufigkeitsverteilung von Daten, um uns zu helfen, die zentrale Tendenz, Streuung und Verteilung der Daten besser zu verstehen.

2. Explorative Datenanalyse (EDA):

Bei der explorativen Datenanalyse handelt es sich um die vorläufige Untersuchung des Datensatzes, um versteckte Muster, Anomalien, Trends und andere Informationen in den Daten zu entdecken. Dazu gehört das Zeichnen visueller Diagramme wie Histogramme, Streudiagramme und Boxplots sowie die Berechnung statistischer Indikatoren wie Kovarianz und Korrelationskoeffizienten, um uns bei der Entdeckung von Korrelationen und Anomalien in den Daten zu helfen.

3. Hypothesentest:

Beim Hypothesentest wird mithilfe statistischer Methoden bewertet, ob eine Hypothese wahr ist. Dabei handelt es sich in der Regel um zwei Hypothesen, eine ist die Nullhypothese und die andere ist die Alternativhypothese. Durch die Berechnung des p-Werts eines statistischen Tests können wir feststellen, ob die Nullhypothese abgelehnt wurde, und so Rückschlüsse auf Zusammenhänge oder Unterschiede im Datensatz ziehen.

4. Regressionsanalyse:

Die Regressionsanalyse beschreibt die Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen durch die Erstellung eines mathematischen Modells und verwendet dieses Modell, um die unbekannte abhängige Variable vorherzusagen. Zu den gängigen Regressionsanalysemethoden gehören lineare Regression, polynomiale Regression, logistische Regression usw. Die Regressionsanalyse kann uns helfen, die Beziehung zwischen Variablen zu verstehen und Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung zu treffen.

5. Clusteranalyse:

Bei der Clusteranalyse werden die beobachteten Objekte im Datensatz basierend auf ihrer Ähnlichkeit in verschiedene Gruppen oder Kategorien unterteilt. Es gruppiert ähnliche Objekte und trennt unterschiedliche Objekte, indem es die Ähnlichkeit oder den Abstand zwischen beobachteten Objekten berechnet. Die Clusteranalyse wird häufig bei der Marktsegmentierung, Kundenklassifizierung und anderen Anwendungsszenarien eingesetzt, um gezielte Marketingaktivitäten durchzuführen.

Oben sind nur einige gängige Datenanalysemethoden aufgeführt. Tatsächlich gibt es viele andere Methoden, wie z. B. Zeitreihenanalyse, Faktoranalyse, Hauptkomponentenanalyse usw. Bei der tatsächlichen Datenanalyse können wir geeignete Methoden basierend auf spezifischen Problemen und Datenmerkmalen auswählen, um die Daten besser zu verstehen, Probleme zu entdecken und Entscheidungen zu treffen.

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