数据熊猫社区「DP论坛」

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
查看: 400|回复: 1

剖析数据离不开数学基础知识

[复制链接]
发表于 2016-10-6 12:25:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
所谓的数据剖析即是用一种适当的统计剖析方法对收集而来的海量数据所进行的剖析,并通过这样的剖析从被剖析的数据中提取到一些有用的信息,或可形成一个剖析定论。实际上即是对一对海量数据进行解析研究,进而总结或概括出一个剖析成果。

数据剖析的进程,也是一个有关跟数据有关联的质量管理体系的支持进程,大家为何要对数据进行剖析,即是要用对数据剖析的定论来帮助大家对实施某种行为作为判别依据。进行数据剖析是离不开数学中的一些根底性常识,但为数据剖析所需的数学根底常识早在上个世纪就早已经被确立。

第一、做数据剖析,光有相应的数学检查常识仍是不能做到,这只有是在计算机技术出现以后,将数学根底常识与计算机技术进行有机的联系,才能够完成对海量数据完成剖析。从数据剖析所需要的技术条件上来说,数据剖析是计算机时代才能够有的新生事物。因而,有人说数据剖析其实即是数学根底常识跟计算机科学进行联系的产物。在没有计算机科学以前,数据剖析也只能是一种空谈。

第二、数据剖析相同离不开统计学常识,在统计学领域,有些数据剖析人士则是把数据剖析描述为了几种剖析形状,像描述性统计剖析或是探索性数据剖析以及验证性数据剖析等等。这几种数据剖析形状中,探索性的数据剖析一般都侧重在数据剖析中对数据新特征的发现,而验证性数据剖析则是擅长那些对于已有的某种假定进行在证实或是证伪方面的剖析。

探索性数据剖析一般都被用在值得形成某种假定,并对这种假定而依靠对数据的剖析来查验这种假定所存在的可能性。即为探索性数据剖析,这重点是体现了一个探索性,探索性数据剖析方法是对以往具有传统性的那种统计学对某种假定进行查验手段的一个补充,而其他的数据剖析方法也都具有各自的主旨剖析侧重点。

发表于 2016-10-17 10:07:38 | 显示全部楼层
这是概论性的,有具体些的知识点分享就好了
*滑动验证:
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|商业数据分析论坛  

GMT+8, 2017-1-25 01:23 , Processed in 1.487464 second(s), 28 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.2

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表