数据分析师课|数据分析师爱用的方法就这么多，你都了解吗
更新时间：2019-12-16 11:40:58
来源：环球网校
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摘要 在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲数据分析师爱用的方法。
一、数据分析师爱用的方法——判别分析
判别分析，是一种统计判别和分组技术，就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息，确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判别分组。
判别分析与聚类分析的区别
1. 聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类;而判别分析只能对样本进行分类;
2. 聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分为几类;而判别分析必须事先知道事物的类别，并且知道分几类;
3. 聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类。
二、数据分析师爱用的方法——因子分析
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，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、最大似然法、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，以相关系数矩阵为基础。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复法。
三、数据分析师爱用的方法——主成分分析
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。其主要思想是降维，将n维特征映射到k维上(k 与因子分析比较： 相同：都能够起到分析多个原始变量内在结构关系的作用； 不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系。 以上就是有关于数据分析师爱用的方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
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