六种数据分析的方法

　　六种数据分析的方法包括：1、聚类分析——是一种探索性的分析；2、因子分析——从变量群中提取共性因子的统计技术；3、相关分析——研究现象之间是否存在某种依存关系；4、文本分析——定性分析的一种形式；5、描述性分析——通过计算现有数据来描述；6、推论分析——最常见方法是假设检验和估计理论。

　　聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

　　聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

　　因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

　　这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

　　相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

　　相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。

　　文本分析（也称为文字分析或数据挖掘）使用具有自然语言处理（NLP）的机器学习来组织非结构化文本数据，以便可以对其进行适当分析以获取有价值的见解。文本分析是定性分析的一种形式，它不仅涉及统计信息和数值。

　　描述性数据分析提供“发生了什么？”。它是最基本，最常见的数据分析形式，它涉及通过计算现有数据来描述，汇总和识别模式。

　　描述性分析通常是其他数据分析的起点。毫无疑问，它对于生成收入报告和KPI仪表板之类的东西非常有用。但是，由于仅涉及统计分析和绝对的数字，因此无法提供这些数字为何以及如何发展的原因。

　　推论分析概括或假设“发生了什么？”通过比较整个人口群体中的统计数据：一个国家的人口，现有客户群，医学研究的患者等。进行推断统计的最常见方法是假设检验和估计理论。

　　推论分析在市场研究中被广泛使用，以比较两个变量以得出结论：例如，女性顾客与男性顾客或不同年龄组之间的花费。或者可以将其用于调查总体样本集，以推断有关整个总体的信息。在这种情况下，有必要为人口的代表性样本进行适当的计算。

　　36氪2021年5月21日讯，成立于2004年的Palantir一直被公认为硅谷最神秘的大数据分析公司，直到《从0到1》这本畅销书2014年出版之后，才进入公众视野，原因是该书作者彼得·蒂尔（Peter Thiel）是Palantir的创始人。随着Palantir 2020年9月30日登陆纽交所，这家公司走到了聚光灯下。上市首日，Palantir股价即上涨了31%，市值达到209亿美元，但其实早在2015年，公司便以203亿美元的估值融到了8.8亿美元，这也意味着在五年中，其市场估值并没有什么变化。Palantir上市后的2020年三、四季度财报均显示了营收增长，2021年一季度营收更是达到了3.41亿美元，同比增长49%。然而，持续的营收增长并没有带来股价的一路上涨。

　　36氪2018年2月21日讯，数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数据本身并不是“地面真实”——能够反应客观现实的、可观察的、可证明的数据。你如何概念化一个现象，确定要测量什么，并决定如何测量，将影响你收集的数据。你利用AI解决问题的能力很大程度上取决于你如何表述你的问题，以及你是否能建立无歧义的”地面真实“。如果你的标准本身是错误的，那么结果不仅是错误的，而且可能对你的业务有害。

　　36氪2021年8月3日讯，近期，Apache 软件基金会宣布归档了 13 个与大数据相关的项目，其中 10 个是属于 Hadoop 生态的项目，例如 Eagle、Sentry、Tajo等。Apache Hadoop 作为一个完整的开源大数据套件，在过去的十多年里深刻影响了整个计算机界，随着各类新兴技术的发展， Hadoop 生态圈已经发生了巨大的变化。

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