數(shù)據(jù)處理方法

數(shù)據(jù)處理方法：

　　1、分類

　　分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點，可將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步分析，能夠進(jìn)一步挖掘事物的本質(zhì)。

　　2、回歸

　　回歸是一種運用廣泛的統(tǒng)計分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

　　3、聚類

　　聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導(dǎo)或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

　　數(shù)據(jù)聚類是對于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。

　　4、相似匹配

　　相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯、推薦統(tǒng)計、剽竊檢測系統(tǒng)、自動評分系統(tǒng)、網(wǎng)頁搜索和DNA序列匹配等領(lǐng)域。

　　5、頻繁項集

　　頻繁項集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應(yīng)用在商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

　　6、統(tǒng)計描述

　　統(tǒng)計描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，用一定的統(tǒng)計指標(biāo)和指標(biāo)體系，表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)處理工作，主要方法包括：平均指標(biāo)和變異指標(biāo)的計算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

　　7、鏈接預(yù)測

　　鏈接預(yù)測是一種預(yù)測數(shù)據(jù)之間本應(yīng)存有的關(guān)系的一種方法，鏈接預(yù)測可分為基于節(jié)點屬性的預(yù)測和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測，基于節(jié)點之間屬性的鏈接預(yù)測包括分析節(jié)點資審的屬性和節(jié)點之間屬性的關(guān)系等信息，利用節(jié)點信息知識集和節(jié)點相似度等方法得到節(jié)點之間隱藏的關(guān)系。與基于節(jié)點屬性的鏈接預(yù)測相比，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)更容易獲得。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域一個主要的觀點表明，網(wǎng)絡(luò)中的個體的特質(zhì)沒有個體間的關(guān)系重要。因此基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測受到越來越多的關(guān)注。

　　8、數(shù)據(jù)壓縮

　　數(shù)據(jù)壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數(shù)據(jù)量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織，減少數(shù)據(jù)的冗余和存儲的空間的一種技術(shù)方法。數(shù)據(jù)壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。

　　9、因果分析

　　因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測的方法，運用因果分析法進(jìn)行市場預(yù)測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計算經(jīng)濟(jì)模型和投人產(chǎn)出分析等方法也較為常用。

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