《数据分析精选》月刊-201207
WEKA数据分析实验共10页word资料
WEKA 数据分析实验1.实验简介借助工具Weka 3.6 ，对数据样本进行测试，分类测试方法包括：朴素贝叶斯、决策树、随机数三类，聚类测试方法包括：DBScan，K均值两种；2.数据样本以熟悉数据分类的各类常用算法，以及了解Weka的使用方法为目的，本次试验中，采用的数据样本是Weka软件自带的“Vote”样本，如图：3.关联规则分析1)操作步骤：a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面b)选择“Associate”选项卡；c)点击“Choose”按钮，选择“Apriori”规则d)点击参数文本框框，在参数选项卡设置参数如：e)点击左侧“Start”按钮2)执行结果：=== Run information ===Scheme: weka.associations.Apriori -I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.5 -S -1.0 -c -1 Relation: voteInstances: 435Attributes: 17handicapped-infantswater-project-cost-sharingadoption-of-the-budget-resolutionphysician-fee-freezeel-salvador-aidreligious-groups-in-schoolsanti-satellite-test-banaid-to-nicaraguan-contrasmx-missileimmigrationsynfuels-corporation-cutbackeducation-spendingsuperfund-right-to-suecrimeduty-free-exportsexport-administration-act-south-africaClass=== Associator model (full training set) ===AprioriMinimum support: 0.5 (218 instances)Minimum metric <confidence>: 0.9Number of cycles performed: 10Generated sets of large itemsets:Size of set of large itemsets L(1): 12Large Itemsets L(1):handicapped-infants=n 236adoption-of-the-budget-resolution=y 253physician-fee-freeze=n 247religious-groups-in-schools=y 272anti-satellite-test-ban=y 239aid-to-nicaraguan-contras=y 242synfuels-corporation-cutback=n 264education-spending=n 233crime=y 248duty-free-exports=n 233export-administration-act-south-africa=y 269Class=democrat 267Size of set of large itemsets L(2): 4Large Itemsets L(2):adoption-of-the-budget-resolution=y physician-fee-freeze=n 219adoption-of-the-budget-resolution=y Class=democrat 231physician-fee-freeze=n Class=democrat 245aid-to-nicaraguan-contras=y Class=democrat 218Size of set of large itemsets L(3): 1Large Itemsets L(3):adoption-of-the-budget-resolution=y physician-fee-freeze=n Class=democrat 219Best rules found:1. adoption-of-the-budget-resolution=y physician-fee-freeze=n 219 ==> Class=democrat 219 conf:(1)2. physician-fee-freeze=n 247 ==> Class=democrat 245 conf:(0.99)3. adoption-of-the-budget-resolution=y Class=democrat 231 ==> physician-fee-freeze=n 219 conf:(0.95)4. Class=democrat 267 ==> physician-fee-freeze=n 245 conf:(0.92)5. adoption-of-the-budget-resolution=y 253 ==> Class=democrat 231 conf:(0.91)6. aid-to-nicaraguan-contras=y 242 ==> Class=democrat 218 conf:(0.9)3)结果分析：a)该样本数据，数据记录数435个，17个属性，进行了10轮测试b)最小支持度为0.5，即至少需要218个实例；c)最小置信度为0.9；d)进行了10轮搜索，频繁1项集12个，频繁2项集4个，频繁3项集1个；4.分类算法-随机树分析1)操作步骤：a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面b)选择“Classify ”选项卡；c)点击“Choose”按钮，选择“trees” “RandomTree”规则d)设置Cross-validation 为10次e)点击左侧“Start”按钮2)执行结果：=== Run information ===Scheme:weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -S 1Relation: voteInstances:435Attributes:17handicapped-infantswater-project-cost-sharingadoption-of-the-budget-resolutionphysician-fee-freezeel-salvador-aidreligious-groups-in-schoolsanti-satellite-test-banaid-to-nicaraguan-contrasmx-missileimmigrationsynfuels-corporation-cutbackeducation-spendingsuperfund-right-to-suecrimeduty-free-exportsexport-administration-act-south-africaClassTest mode:10-fold cross-validation=== Classifier model (full training set) ===RandomTreeel-salvador-aid = n| physician-fee-freeze = n| | duty-free-exports = n| | | anti-satellite-test-ban = n| | | | synfuels-corporation-cutback = n| | | | | crime = n : republican (0.96/0)| | | | | crime = y| | | | | | handicapped-infants = n : democrat (2.02/0.01) | | | | | | handicapped-infants = y : democrat (0.05/0)| | | | synfuels-corporation-cutback = y| | | | | handicapped-infants = n : democrat (0.79/0.01)| | | | | handicapped-infants = y : democrat (2.12/0)| | | anti-satellite-test-ban = y| | | | adoption-of-the-budget-resolution = n| | | | | handicapped-infants = n : democrat (1.26/0.01)| | | | | handicapped-infants = y : republican (1.25/0.25)| | | | adoption-of-the-budget-resolution = y| | | | | handicapped-infants = n| | | | | | crime = n : democrat (5.94/0.01)| | | | | | crime = y : democrat (5.15/0.12)| | | | | handicapped-infants = y : democrat (36.99/0.09)| | duty-free-exports = y| | | crime = n : democrat (124.23/0.29)| | | crime = y| | | | handicapped-infants = n : democrat (16.9/0.38)| | | | handicapped-infants = y : democrat (8.99/0.02)| physician-fee-freeze = y| | immigration = n| | | education-spending = n| | | | crime = n : democrat (1.09/0)| | | | crime = y : democrat (1.01/0.01)| | | education-spending = y : republican (1.06/0.02)| | immigration = y| | | synfuels-corporation-cutback = n| | | | religious-groups-in-schools = n : republican (3.02/0.01)| | | | religious-groups-in-schools = y : republican (1.54/0.04)| | | synfuels-corporation-cutback = y : republican (1.06/0.05)el-salvador-aid = y| synfuels-corporation-cutback = n| | physician-fee-freeze = n| | | handicapped-infants = n| | | | superfund-right-to-sue = n| | | | | crime = n : democrat (1.36/0)| | | | | crime = y| | | | | | mx-missile = n : republican (1.01/0)| | | | | | mx-missile = y : democrat (1.01/0.01)| | | | superfund-right-to-sue = y : democrat (4.83/0.03)| | | handicapped-infants = y : democrat (8.42/0.02)| | physician-fee-freeze = y| | | adoption-of-the-budget-resolution = n| | | | export-administration-act-south-africa = n| | | | | mx-missile = n : republican (49.03/0)| | | | | mx-missile = y : democrat (0.11/0)| | | | export-administration-act-south-africa = y| | | | | duty-free-exports = n| | | | | | mx-missile = n : republican (60.67/0)| | | | | | mx-missile = y : republican (6.21/0.15)| | | | | duty-free-exports = y| | | | | | aid-to-nicaraguan-contras = n| | | | | | | water-project-cost-sharing = n| | | | | | | | mx-missile = n : republican (3.12/0)| | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.01/0)| | | | | | | water-project-cost-sharing = y : democrat (1.15/0.14)| | | | | | aid-to-nicaraguan-contras = y : republican (0.16/0)| | | adoption-of-the-budget-resolution = y| | | | anti-satellite-test-ban = n| | | | | immigration = n : democrat (2.01/0.01)| | | | | immigration = y| | | | | | water-project-cost-sharing = n| | | | | | | mx-missile = n : republican (1.63/0)| | | | | | | mx-missile = y : republican (1.01/0.01)| | | | | | water-project-cost-sharing = y| | | | | | | superfund-right-to-sue = n : republican (0.45/0)| | | | | | | superfund-right-to-sue = y : republican (1.71/0.64)| | | | anti-satellite-test-ban = y| | | | | mx-missile = n : republican (7.74/0)| | | | | mx-missile = y : republican (4.05/0.03)| synfuels-corporation-cutback = y| | adoption-of-the-budget-resolution = n| | | superfund-right-to-sue = n| | | | anti-satellite-test-ban = n| | | | | physician-fee-freeze = n : democrat (1.39/0.01)| | | | | physician-fee-freeze = y| | | | | | water-project-cost-sharing = n : republican (1.01/0)| | | | | | water-project-cost-sharing = y : democrat (1.05/0.05)| | | | anti-satellite-test-ban = y : democrat (1.13/0.01)| | | superfund-right-to-sue = y| | | | education-spending = n| | | | | physician-fee-freeze = n| | | | | | crime = n : democrat (0.09/0)| | | | | | crime = y| | | | | | | handicapped-infants = n : democrat (1.01/0.01)| | | | | | | handicapped-infants = y : democrat (1/0)| | | | | physician-fee-freeze = y| | | | | | immigration = n| | | | | | | export-administration-act-south-africa = n : democrat(0.34/0.11)| | | | | | | export-administration-act-south-africa = y| | | | | | | | crime = n : democrat (0.16/0)| | | | | | | | crime = y| | | | | | | | | mx-missile = n| | | | | | | | | | handicapped-infants = n : republican (0.29/0) | | | | | | | | | | handicapped-infants = y : republican (1.88/0.87) | | | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.01/0)| | | | | | immigration = y : republican (1.01/0)| | | | education-spending = y| | | | | physician-fee-freeze = n| | | | | | handicapped-infants = n : democrat (1.51/0.01)| | | | | | handicapped-infants = y : democrat (2.01/0)| | | | | physician-fee-freeze = y| | | | | | crime = n : republican (1.02/0)| | | | | | crime = y| | | | | | | export-administration-act-south-africa = n| | | | | | | | handicapped-infants = n| | | | | | | | | immigration = n| | | | | | | | | | mx-missile = n| | | | | | | | | | | water-project-cost-sharing = n : democrat (1.01/0.01)| | | | | | | | | | | water-project-cost-sharing = y : republican (1.81/0)| | | | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.01/0)| | | | | | | | | immigration = y| | | | | | | | | | mx-missile = n : republican (2.78/0)| | | | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.01/0)| | | | | | | | handicapped-infants = y| | | | | | | | | mx-missile = n : republican (2/0)| | | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.4/0)| | | | | | | export-administration-act-south-africa = y| | | | | | | | mx-missile = n : republican (8.77/0)| | | | | | | | mx-missile = y : democrat (0.02/0)| | adoption-of-the-budget-resolution = y| | | anti-satellite-test-ban = n| | | | handicapped-infants = n| | | | | crime = n : democrat (2.52/0.01)| | | | | crime = y : democrat (7.65/0.07)| | | | handicapped-infants = y : democrat (10.83/0.02)| | | anti-satellite-test-ban = y| | | | physician-fee-freeze = n| | | | | handicapped-infants = n| | | | | | crime = n : democrat (2.42/0.01)| | | | | | crime = y : democrat (2.28/0.03)| | | | | handicapped-infants = y : democrat (4.17/0.01)| | | | physician-fee-freeze = y| | | | | mx-missile = n : republican (2.3/0)| | | | | mx-missile = y : democrat (0.01/0)Size of the tree : 143Time taken to build model: 0.01seconds=== Stratified cross-validation ====== Summary ===Correctly Classified Instances 407 93.5632 %Incorrectly Classified Instances 28 6.4368 %Kappa statistic 0.8636Mean absolute error 0.0699Root mean squared error 0.2379Relative absolute error 14.7341 %Root relative squared error 48.8605 %Total Number of Instances 435=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.955 0.095 0.941 0.955 0.948 0.966 democrat0.905 0.045 0.927 0.905 0.916 0.967 republicanWeighted Avg. 0.936 0.076 0.936 0.936 0.935 0.966=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as255 12 | a = democrat16 152 | b = republican3)结果分析：a)该样本数据，数据记录数435个，17个属性，进行了10轮交叉验证b)随机树长143c)正确分类共407个，正确率达93.5632 %d)错误分类28个，错误率6.4368 %e)测试数据的正确率较好5.分类算法-随机树分析1)操作步骤：a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面b)选择“Classify ”选项卡；c)点击“Choose”按钮，选择“trees” “J48”规则d)设置Cross-validation 为10次e)点击左侧“Start”按钮2)执行结果：=== Run information ===Scheme:weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2Relation: voteInstances:435Attributes:17handicapped-infantswater-project-cost-sharingadoption-of-the-budget-resolutionphysician-fee-freezeel-salvador-aidreligious-groups-in-schoolsanti-satellite-test-banaid-to-nicaraguan-contrasmx-missileimmigrationsynfuels-corporation-cutbackeducation-spendingsuperfund-right-to-suecrimeduty-free-exportsexport-administration-act-south-africaClassTest mode:10-fold cross-validation=== Classifier model (full training set) ===J48 pruned treephysician-fee-freeze = n: democrat (253.41/3.75)physician-fee-freeze = y| synfuels-corporation-cutback = n: republican (145.71/4.0)| synfuels-corporation-cutback = y| | mx-missile = n| | | adoption-of-the-budget-resolution = n: republican (22.61/3.32)| | | adoption-of-the-budget-resolution = y| | | | anti-satellite-test-ban = n: democrat (5.04/0.02)| | | | anti-satellite-test-ban = y: republican (2.21)| | mx-missile = y: democrat (6.03/1.03)Number of Leaves : 6Size of the tree : 11Time taken to build model: 0.06seconds=== Stratified cross-validation ====== Summary ===Correctly Classified Instances 419 96.3218 %Incorrectly Classified Instances 16 3.6782 %Kappa statistic 0.9224Mean absolute error 0.0611Root mean squared error 0.1748Relative absolute error 12.887 %Root relative squared error 35.9085 %Total Number of Instances 435=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.97 0.048 0.97 0.97 0.97 0.971 democrat0.952 0.03 0.952 0.952 0.952 0.971 republicanWeighted Avg. 0.963 0.041 0.963 0.963 0.963 0.971=== Confusion Matrix ===a b <-- classified as259 8 | a = democrat8 160 | b = republican3)结果分析：a)该样本数据，数据记录数435个，17个属性，进行了10轮交叉验证b)决策树分6级，长度11c)正确分类共419个，正确率达96.3218 %d)错误分类16个，错误率3.6782 %e)测试结果接近随机数，正确率较高6.分类算法-朴素贝叶斯分析1)操作步骤：a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面b)选择“Classify ”选项卡；c)点击“Choose”按钮，选择“bayes” “Naive Bayes”规则d)设置Cross-validation 为10次e)点击左侧“Start”按钮2)执行结果：=== Stratified cross-validation ====== Summary ===Correctly Classified Instances 392 90.1149 %Incorrectly Classified Instances 43 9.8851 %Kappa statistic 0.7949Mean absolute error 0.0995Root mean squared error 0.2977Relative absolute error 20.9815 %Root relative squared error 61.1406 %Total Number of Instances 435=== Detailed Accuracy By Class ===TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class0.891 0.083 0.944 0.891 0.917 0.973democrat0.917 0.109 0.842 0.917 0.877 0.973republicanWeighted Avg. 0.901 0.093 0.905 0.901 0.902 0.973 === Confusion Matrix ===a b <-- classified as238 29 | a = democrat14 154 | b = republican3)结果分析a)该样本数据，数据记录数435个，17个属性，进行了10轮交叉验证b)正确分类共392个，正确率达90.1149 %c)错误分类43个，错误率9.8851 %d)测试正确率较高7.分类算法-RandomTree、决策树、朴素贝叶斯结果比较：根据以上对比结果，三类分类算法对样板数据Vote测试准确率类似；。
《分类数据分析》PPT课件 (2)
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2
分类数据分析的应用范围
政治学领域：研究政治立场是否影响政治派别。 社会学和心理学领域：分析不同类别的人不同的心理
特征。 公共政策分析领域：研究不同政策在不同地区产生的
效果。 文化传播领域：研究人们对媒体的看法。 分类数据分析是社会科学中最重要的课题之一。一方
面因为它的用途广泛，另一方面因为它解决的是基本 问题
PRE是不对称的，即需要区分自变量和 因变量。
在样本高度不均匀时，会出现不独立但 是结果为0的情况。
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31
Goodman and Kruskal’s Lambda
Lambda方法是PRE方法的一种，原理是分别计算在 两种情况下预测错误的比例，然后进行比较。
X
c
d
Totals
Y
a
0.3 0.1 0.4
民主党
X：党派 独立党
共和党
革命的
Y:
场 立
中立的
保守的
33% （193）
41% （241）
26% （153）
100% （587）
30% （161）
37% （199）
34% （182）
100% （542）
11% （46）
33% （134）
56% （229）
100% （409）
400 574 564 1538
y
j1
(1Pm)
j1 (1Pm)
J
J
(1Pm)(1 Pim ) 1 (1Pm)
J
( nmj ) nm
ˆy
j 1
(n nm )
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33
Lambda的方差
J
观察数据分析案例报告(3篇)
第1篇一、背景介绍随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业提升竞争力的重要手段。
本文将以某知名电商平台的用户行为数据为例，通过观察数据分析，探究用户购买行为背后的规律，为电商平台提供决策支持。
二、数据来源本案例所使用的数据来源于某知名电商平台，包括用户购买行为数据、用户浏览行为数据、用户基本信息等。
数据涵盖了2019年1月至2020年12月期间的用户行为数据，共计1000万条记录。
三、数据预处理1. 数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、异常和缺失数据，确保数据质量。
2. 数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
3. 特征工程：根据分析需求，提取用户特征、商品特征、时间特征等。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：对用户购买行为、浏览行为等数据进行描述性统计分析，了解用户行为的基本特征。
2. 关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘用户购买行为之间的关联规则，揭示用户购买偏好。
3. 聚类分析：利用K-means算法对用户进行聚类，分析不同用户群体的特征。
4. 时间序列分析：利用ARIMA模型分析用户购买行为的时间序列特征，预测未来趋势。
五、分析结果1. 描述性统计分析- 用户购买频率：平均每月购买次数为3.5次。
- 购买金额：平均每次购买金额为500元。
- 购买商品类别：用户购买商品类别较为分散，其中服装、电子产品、家居用品等类别购买量较大。
2. 关联规则挖掘- 规则1：购买服装的用户中有60%会购买鞋子。
- 规则2：购买电子产品的用户中有70%会购买配件。
- 规则3：购买家居用品的用户中有80%会购买家具。
3. 聚类分析- 聚类结果：将用户分为4个群体，分别为年轻时尚群体、家庭消费群体、商务人士群体和老年消费群体。
- 群体特征：- 年轻时尚群体：购买频率高，偏好服装、电子产品和家居用品。
- 家庭消费群体：购买频率适中，偏好食品、家居用品和教育用品。
- 商务人士群体：购买频率适中，偏好电子产品、办公用品和商务礼品。
混合聚类分析方法
06 混合聚类分析的案例研究
案例一：基因表达数据的混合聚类分析
总结词
基因表达数据的混合聚类分析有助于 发现不同基因之间的模式和关联，揭 示生物过程的内在机制。
详细描述
通过对基因表达数据的混合聚类分析， 可以识别出不同细胞类型或不同生理 状态下基因表达的差异，进一步了解 细胞发育和疾病发生过程中的基因调 控机制。
竞争者分析
通过混合聚类分析，可以将竞争者分成不同的组，有助于了解各组的竞争优势 和劣势。
图像处理
图像分割
混合聚类分析可以将图像分割成多个区域， 有助于识别图像中的不同物体或特征。
图像压缩
通过混合聚类分析，可以将相似的像素点归 为一组，从而实现图像的压缩和降噪。
文本挖掘
主题建模
混合聚类分析可以用于识别文本中相似的主题或观点，有助于理解文本的内容和结构。
特点
混合聚类分析能够同时处理不同 形状和密度的聚类，并能够识别 出不同规模的聚类，从而更准确 地反映数据的内在结构。
混合聚类分析的重要性
01
揭示数据集的复杂结构
混合聚类分析能够揭示数据集中存在的不同聚类，这些聚类可能由不同
的分布或模式组成，有助于深入了解数据的内在规律和特征。
02
提高聚类的稳定性和可解释性
聚类结果应具有可解释性，能够为业务提供有意义的洞察和指导。
可视化展示
通过可视化技术，如热图、散点图等，直观展示聚类结果和数据特 征。
03 混合聚类分析的常用方法
K-means聚类
总结词
一种迭代算法，通过不断将数据点分配给最近的聚类中心来 形成聚类。
详细描述
K-means聚类是一种非常流行的聚类算法，它通过迭代过程 将数据点分配给最近的聚类中心，并重新计算每个聚类的中 心点，直到达到收敛条件。该算法需要预先设定聚类的数量 ，并且对初始聚类中心的选择敏感。
【混合数据聚类分析】 聚类分析数据
【混合数据聚类分析】聚类分析数据【混合数据聚类分析】聚类分析数据种混合属性数据的聚类算法摘要：提出一种基于属性分解的随机分组的改进方法，以提高聚类算法的稳定性和适用性。
实验仿真结果表明，改进算法具有很好的稳定性和应用性。
关键词：聚类；混合数据；分类属性所谓聚类，就是将物理或抽象对象的集合构成为由类似的对象组成多个类或簇的过程。
由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，同一簇中的数据对象尽可能相似，不同簇中的数据对象尽可能相异[1]。
聚类算法在许多领域获得了广泛应用[2]，但是，由于在实际应用中，许多数据集不仅包含数值属性的数据，同时也包含如地图颜色、几何纹理等分类属性的数据。
因此使得基于传统的欧式距离划分的聚类算法难以适用于混合属性数据集的要求。
为此各研究学者就此问题进行了深入地研究和探讨。
MacQueen 所提出的k-means 方法[3]是最早、也是最简单的聚类方法，但是该方法只能对数值属性的对象集进行聚类，无法对分类属性和混合型属性的对象集进行聚类。
Huang提出的k-modes 算法和k-prototypes 算法[4]推广了k-means 方法，使之可以对分类属性和混合型属性的数据集进行聚类。
同时陈宁、陈安、周龙骧进一步提出了模糊k-prototypes 算法，并利用引进模糊聚类算法来提高聚类结果的准确性[5]。
上述方法在聚类过程中，均利用分类型属性简单匹配相异度，将分类型属性的数据转化为数值型属性数据间的基于距离的计算问题，从而解决了对混合属性数据集的聚类问题。
但是上述方法在对分类属性数据和混合型属性数据进行聚类时，总会存在一些如聚类结果的随机性和不稳定性等缺点，甚至有时会出现空聚类[6-7]现象。
为此，本文在k-prototypes 算法的基础上进行改进，利用随机分组的思想动态地选取初始原型点，同时对分类属性数据采取属性分解的方法进行处理，从而提高算法的稳定性和适用性，使聚类结果更加理想化。
Spss数据分析报告
SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-本文主要利用SPSS 通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、AXE、多芬在两个超市(沃尔玛和家乐福)的价格、促销，和AXE 的周销售量数据，分析这两个因素对AXE 周销售量的影响，为AXE 这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。
进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS 中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。
➢妮维娅➢AXE➢多芬销售量(Sales)价格(Price)只有摆台(Display-only)只有促销(Feature-only)摆台和促销都有(Feature and Display)对家乐福的AXE 数据进行线性拟合，所得到的结果如下：对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下：由于有两个超市 Carrefour 和 Walmart 的 AXE 的数据，因此在分析之前要先用 SPSS 进行 Pooling Test 。
Pooling Test 所用到的公式是 通过这个公式计算出 F 大小，然后通过在线网站计算出 P 值大小，从而判定能否混合 计算。
所得到的 P 值结果：结论是： P<0.0001，两个超市的 AXE 销售数据不能混合。
结论是： P<0.0001，两个超市的 AXE 销售数据不能混合。
通过 OLS Pooling 和 OLSDV Pooling 都说明了两个超市的 AXE 销售数据不能混合。
所 以接下来的分析和模型设立都会按照两个超市进行。
接下来分析 Display-only 、Feature-only 以及 Display 和 Feature 这三个变量对价格的影 响。
考虑竞争对手的定价价格与销量相对于时间的变化 促销手段对价格的影响 竞争对手的价格定位模型类型有两种：加法模型和乘法模型。
在这里我们选择的是乘法模型，这是因为我们先尝试了加法模型，发现并不符合 正态分布，所以我们选择乘法模型。
《分类数据分析》课件
分类算法如逻辑回归、 支持向量机等被广泛应 用于疾病预测中。通过 对疾病相关数据的特征 进行提取和选择，利用 分类算法建立预测模型 ，对疾病的发生和发展 趋势进行预测。
经过训练的预测模型能 够准确地对疾病的发生 和发展趋势进行预测， 为疾病的预防和治疗提 供科学依据，提高人们 的健康水平。
05
总结与展望
分类数据分析实践
数据准备
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量 。
数据转换
对数据进行必要的转换，如编码、归一化等， 以适应模型需求。
数据分割
将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模型训练和评估。
数据探索与特征工程
数据探索
了解数据的基本特征和分布，识别潜在的问题和机会 。
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余的特征 。
实际效果
利用分类数据分析技术对客户 进行细分，将客户划分为不同 的群体，以便更好地了解客户 需求并提供个性化服务。
客户细分是将客户划分为不同 群体的过程，有助于企业更好 地了解客户需求、偏好和行为 模式，从而制定更加精准的市 场策略。
分类算法如聚类算法、决策树 等被广泛应用于客户细分中。 通过对客户数据的特征进行提 取和选择，利用分类算法进行 聚类分析，将客户划分为不同 的群体。
基于强化学习的分类数据分析方法
未来发展方向与趋势
• 强化学习作为一种机器学习方法 ，通过与环境的交互进行学习， 可以应用于分类数据分析中，以 提高分类性能和泛化能力
未来发展方向与趋势
数据隐私保护与安全分类分析
随着数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护数据隐私的同时进行分类分析成为未来的研究重点
疾病诊断
利用分类数据分析进行医学诊断，根据患者的症状和体征将其归类为 不同的疾病类型。
数据分析基本概念PPT课件
2018 年需 求岗 位
目前我们所处数据科学的伽利略时代
Nicolaus Copernicus（尼古拉·哥白尼） 1473—1543
收集了客观的数据，但是理论内容较 少
Galileo Galilei（伽利略·伽利雷） 1564-1642 数据爆炸式发展，理论开始逐步 涌现，但是理论之间缺乏联系
Isaac Newton（艾萨克·牛顿 ） 1643—1727
CEO/CDO 运营
商业数据分析中心的岗位角色
大数据分析人员
业务统计分析人员
数据挖掘人员
（大数据算法工程师）
发现业务 问题
知识发掘 积累
海量异构 数据
我理解企业的数据， 我的工作内容是与 业务分析相关的准 备工作，以及分析、 解释数据。而且开 发预报模型，帮助 企业更好地进行信 息决策。
R数据分析：商业数据分析全景之 数据分析基本概念
常国珍 博士
主要内容
•商业数据分析的本质 •商业数据分析中心建设 •商业数据分析的阶段 •大数据数据分析在商业中的运用 •商业数据挖掘通用方法论
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1.1 商业数据分析的本质
商商业业数数据据分分析析是=什预么测？
预测是回报率很高的投资
在《隆中对》中， 诸葛孔明对未来形 势的预测促成了刘 备三分天下的霸业。
付
分析平台建 设
数据获取与 管理
商业数据分析中心的组织架构形式
侧重IT
1) 技术型 - 隶属于IT部门
CIO
2) 虚拟型 – 分散在各部门，虚线表示汇报
财务
运营
研发
IT部门
分析中心
IT部门
集
分析中心
分
中
散
一种基于局部异常因子（lof）的k-means算法优先出版
一种基于局部异常因子（LOF）的k-means算法陈 静,王 伟（青岛职业技术学院，山东青岛,266555）摘要：聚类分析算法是数据挖掘技术的一个重要分支，目前其研究已经广泛应用于教育、金融、零售等众多领域并取得了较好的效果。
本文结合了基于划分和密度的聚类思想，提出了一个适用于挖掘任意形状的、密度不均的、高效的聚类算法。
关键词：数据挖掘；聚类算法；局部异常因子A k-means algorithm based on local outlier factor (LOF)Chen Jing,Wang Wei(Qingdao Technical College,Qingdao,Shandong,266555)Abstract：Cluster analysis is an important research field in data mining,at present,the research hasbeen applied to the financial, retail and other fields, and have achieved good results.This paper studiedpartition and density clustering algorithm, proposed a new algorithm which is suitable for mining arbitraryshape and uneven density.Keywords：Data Mining;Clustering algorithm;Local Outlier Factor0 引言随着数据挖掘技术应用领域越来越广泛，聚类分析也接受着各种严峻的“考验”：处理的数据类型的多样化，对大数据集进行高效处理的迫切需求，对任意形状聚类的有效识别等等。
这些都要求聚类算法能够具体高效、灵活等特点，因此，寻求一个高效、灵活的聚类算法，是研究人员的当务之急。
基于主成分和聚类分析7个深绿线椒品种的商品品质和产量评价
基于主成分和聚类分析7个深绿线椒品种的商品品质和产量评价黄冬福;杨娅;范高领;付文婷;涂祥敏;吴迪;詹永发;何建文【期刊名称】《贵州农业科学》【年(卷),期】2024(52)2【摘要】【目的】探明深绿线椒品种的商品品质和产量差异,为贵州辣椒产业品种结构调整和优势区域布局提供科学依据。
【方法】以7个深绿线椒品种(长辣七号、湘辣17号、卓椒七号、卓椒八号、香辣八号、红冠303、泰丰五号)为研究对象,采用SPSS 26.0进行变异系数分析和主成分分析,Origin 2022进行相关性和聚类分析,对其商品品质与产量进行综合评价。
【结果】7个深绿线椒品种的商品品质及产量性状变异系数为6.91%~28.17%,其中,以果形指数变异系数最小,单果鲜重的变异系数最大;单果鲜重与果纵径、鲜椒产量与干物质含量分别呈极显著相关性,果纵径与果横径、单果鲜重与果横径、干椒产量与单株挂果数、单株挂果数与果纵径、单株挂果数与单果鲜重、单果鲜重与干物质含量分别呈显著相关性。
基于深绿线椒品种的9个性状,通过主成分分析建立综合表现评价模型,得出品种卓椒七号的综合表现最佳,其产量最高,达2410 kg/667m^(2)。
聚类分析将7个线椒品种分为适合鲜加工(长辣七号、红冠303、香辣八号和湘辣17号)、既适合鲜加工又适合干加工(泰丰五号和卓椒八号)及适合绿熟期采收上市(卓椒七号)3类。
【结论】7个深绿线椒品种的多样性丰富,单果鲜重、果横径、果纵径、单株挂果数是构成鲜椒产量的主要因素,单株挂果数是构成干椒产量的主要因素;卓椒七号鲜椒产量最高,适合在绿熟期采收上市;卓椒八号果形和果肉厚适中,鲜椒和干椒产量中上,是理想的加工型辣椒品种。
【总页数】7页(P15-21)【作者】黄冬福;杨娅;范高领;付文婷;涂祥敏;吴迪;詹永发;何建文【作者单位】贵州省辣椒研究所【正文语种】中文【中图分类】S641.3【相关文献】1.基于主成分及聚类分析的黑龙江省水稻产量与品质的综合评价2.基于主成分及聚类分析的虎杖产量与品质的综合评价3.基于主成分与聚类分析的甘蔗新品种(系)主要农艺及产量性状的评价4.基于主成分和聚类分析的不同品种贵州禾酿酒适宜性品质评价5.基于主成分和聚类分析的不同品种淮山淀粉品质评价因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。