第九章 属性(分类)数据分析[最新]

数据分析资料数据分析是指通过收集、整理、处理、分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力，为决策和问题解决提供支持。

在当今信息化的时代，数据分析已经成为各个行业和领域中不可或缺的工具。

本文将介绍数据分析的基本概念、方法和应用，并通过实例说明其在实际工作中的重要性和效果。

一、数据分析的基本概念和方法1.1 数据分析的定义数据分析是指对收集到的数据进行处理和分析，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而获得有价值的信息和结论的过程。

数据分析涉及到数据的整理、清洗、转换、建模和可视化等多个环节，需要运用统计学、数学建模、机器学习等相关方法和技术。

1.2 数据分析的基本步骤数据分析通常包括以下几个基本步骤：（1）确定目标：明确数据分析的目的和问题，确定需要回答的关键问题和指标。

（2）数据收集：收集与问题相关的数据，包括结构化数据（如数据库、表格）和非结构化数据（如文本、图片）。

（3）数据整理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理，去除异常值、缺失值，处理数据格式和单位等。

（4）数据分析：运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和趋势。

（5）结果解释：将分析结果进行解释和解读，得出结论，并提供决策和建议。

1.3 数据分析的常用方法和技术数据分析涉及到多种方法和技术，常用的包括：（1）描述性统计分析：通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，对数据的分布和特征进行描述。

（2）推断统计分析：通过抽样和假设检验等方法，对总体的特征和差异进行推断。

（3）回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。

（4）聚类分析：将相似的样本或变量进行聚类，发现其中的群组结构和关联性。

（5）关联规则挖掘：通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，发现变量之间的关联性和依赖关系。

二、数据分析的应用领域数据分析在各个行业和领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：2.1 金融行业在金融行业中，数据分析可以用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。

第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。

2.解释描述统计与推断统计。

描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。

推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。

4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。

5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。

6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。

7.举例说明离散型变量和连续型变量。

离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。

第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。

使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。

2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。

举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。

数据分析-分类分析前⾔我们做分析时经常要多⼈群分类，特别是做⽤户画像时经常⽤到，将对象划分为不同部分或者类别，在进⼀步分析，就能够挖掘事物的本质⼀、分类分析根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组1.属性指标分组分析法按属性指标分组⼀般较简单，分组指标⼀旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。

例如，⼈⼝按性别分为男、⼥两组，具体到每⼀个⼈应该分在哪⼀组是⼀⽬了然的2.数量指标分组分析法数量指标分组分析法是指选择数量指标作为分组依据，将数据总体划分为若⼲个性质不同的部分，分析数据的分布特征和内部联系。

根据数据的性质(离散数据或者连续数据)，它分为单项式分组和组距式分组。

2.1单项式分组单项式分组⼀般适⽤于离散型数据*，⽽且数据值不多、变动范围较⼩的情况。

每个指标值就是⼀个组，有多少个指标值就分成多少个组。

如按产品产量、技术级别、员⼯⼯龄等指标分组。

例如按照技术级别来分，有A、B、C三个组2.2组距式分组组距式分组，这是个是适⽤在连续数据上，指数据的变化幅度较⼤的条件下，将数据总体划分为若⼲个区间,每个区间作为⼀组,组内数据性质相同,组与组之间的性质相异。

这⾥的组距式分组，也会分为两种的，⼀个是等距分组，这种⽅法适⽤在连续数据分布相对均匀的;另⼀个是不等距分组，适⽤在连续数据分布不均匀的状态。

具体使⽤见下⽂:a.等距分组:第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:确定各组的组距;组距=(最⼤值-最⼩值)/组数;第三步:根据组距，将数据划归⾄对应组内b.不等距分组第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:根据需求确定各⼩组的上限与下限第三步:依据⼩组上下限进⾏分组第四步:评估分组后数据结构是否满⾜需求第五步:若满⾜，则停⽌；若不满⾜，则调整，从第⼀步循环⼆、分组分析的应⽤1.⼀维分类定义⼀个维度(标准)将数据分析，常⽤⼀维分类性别:男、⼥年龄分段:青年、中年、⽼年客户价值:低价值、中价值、⾼价值⽤户状态:沉默⽤户、活跃⽤户⼀维分类常⽤柱形图来做统计，⽐如下⾯的某⼩学各年级向灾区的捐款情况2.⼆维分类数据按两个维度分类时所列出的表，是由两个的变量进⾏交叉分类的分布表，也称为交叉分析。

属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。

属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。

对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。

区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。

“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。

二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。

例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。

这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。

数据的分类与分组统计数据分析在科学研究、商业决策、社会调查等领域起着至关重要的作用。

在进行数据分析之前，我们首先需要对数据进行分类和分组，以便更好地理解和解释数据。

本文将重点探讨数据的分类方法和分组统计技术。

一、数据的分类方法在数据分析中，常常需要根据数据的特点和属性来进行分类，以便进一步进行相应的分析。

以下是几种常见的数据分类方法：1. 根据数据类型分类数据可以分为数值型和非数值型数据。

数值型数据是可以进行数值计算和比较的数据，比如身高、年龄等；非数值型数据则不能进行数值计算和比较，比如性别、地区等。

2. 根据数据属性分类根据数据的属性特点进行分类，比如性质属性、顺序属性和区间属性。

性质属性表示数据的种类，如颜色、国家等；顺序属性表示数据之间有一定的大小关系，但没有具体数值，如衣服的尺码；区间属性表示数据之间有大小关系，并且存在具体数值，如温度、成绩等。

3. 根据数据来源分类根据数据的来源进行分类，比如实验数据、调查数据等。

实验数据是通过实验设计和实验观测得到的数据；调查数据是通过问卷调查、访谈等方式收集的数据。

二、数据的分组统计技术分组统计是将数据按照一定的规则和标准进行归类和整理，并对各个组别的数据进行统计和分析。

下面介绍几种常见的数据分组统计技术：1. 频数分布频数分布是指将数据按照一定的范围或区间进行划分，并统计各个范围或区间内数据出现的次数。

通过频数分布表可以清晰地展示数据的分布情况，进而进行后续的统计分析。

2. 相对频数分布相对频数分布是指在频数分布的基础上，计算各个范围或区间内数据出现的相对比例。

相对频数体现了数据在总体中的相对位置，便于进行不同组别之间的比较和分析。

3. 累积频数分布累积频数分布是指按照一定的范围或区间统计各个范围或区间内的数据累积出现的次数。

累积频数分布可以更全面地反映数据的整体情况，帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。

4. 分组统计图表分组统计图表是将分组统计的结果以图表形式展示出来，便于直观地理解数据的分布情况。

属性分析报告1. 引言属性分析是一种将样本数据中的各种属性进行深入研究和分析的方法。

通过属性分析，我们可以发现不同属性之间的关联性，从而更好地了解数据的特点和规律。

本报告将对属性分析的概念、方法和应用进行详细介绍，并以实例进行说明。

2. 属性分析概述属性分析是数据分析的重要组成部分，它对于理解数据的特点和规律具有至关重要的作用。

属性分析主要通过以下几个步骤进行：1.收集数据：首先，需要收集样本数据，确保数据的真实性和完整性。

2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。

3.属性选取：根据分析的目的，选择相应的属性进行分析。

4.属性关联性分析：通过统计方法、数据挖掘等技术手段，分析不同属性之间的关联性。

5.结果呈现：将分析结果以可视化的方式展示出来，以便更好地理解数据的特点和规律。

3. 属性分析方法属性分析可以采用多种方法进行，根据不同的数据类型和分析目的，选择相应的方法进行分析。

常用的属性分析方法包括：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行表述和总结的方法，它可以通过计算中心趋势、离散程度、分布特征等指标，对数据进行全面的描述和概括。

2.相关性分析：通过计算不同属性之间的相关系数，可以分析不同属性之间的关联程度。

常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

3.回归分析：回归分析可以找出自变量和因变量之间的关系，通过建立回归模型，可以预测因变量的取值。

4.聚类分析：聚类分析是将数据按照某种相似性指标进行分类的方法，通过分析不同属性之间的聚类情况，可以发现数据的内在特点和规律。

5.主成分分析：主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将原始的属性空间转换为新的属性空间，从而减少属性的数量，并保留数据的主要特征。

4. 属性分析应用属性分析在各个领域都有广泛的应用，下面以几个实例说明属性分析的应用场景：4.1 金融领域在金融领域，属性分析可以帮助银行进行风险评估和信用评级。

属性数据分析教学设计一、引言在现代企业管理中，常常需要通过收集和分析数据来实现决策，而数据中的属性数据是常见的数据类型之一。

属性数据是指可以被计数和分类的离散数据，包括计数数据、分类数据等。

属性数据的分析方法主要包括频数分析、交叉分析、卡方检验、假设检验等，这些方法在企业决策中具有重要的作用。

因此，本文将针对属性数据分析的教学设计进行探讨，希望能够为属性数据分析的教学提供有益的参考。

二、教学目标在本教学设计中，主要的教学目标包括：1.学生能够理解什么是属性数据；2.学生能够掌握属性数据的基本描述统计方法；3.学生能够掌握属性数据的常用分析方法；4.学生能够应用属性数据分析方法来解决实际问题。

三、教学内容3.1 属性数据的定义与描述1.属性数据的定义：什么是属性数据，与其他数据类型的区别是什么？2.属性数据的描述方法：计数数据的描述方法、分类数据的描述方法。

3.2 属性数据的基本描述统计方法1.频数分析：如何计算频数、频率、百分比等描述性统计量？2.中心趋势量：均值、中位数、众数等的计算方法和应用。

3.变异性度量：极差、标准差、方差等的计算方法和应用。

3.3 属性数据的常用分析方法1.交叉分析：两个分类变量之间的关系如何分析？2.卡方检验：如何判断两个分类变量之间的关系是否显著？3.假设检验：如何使用假设检验来判断样本和总体之间的差异是否显著？3.4 实际案例分析在本部分中，将通过案例的方式来进行实际数据分析的操作，通过分析具体数据，来帮助学生掌握数据分析方法的应用。

四、教学策略4.1 课前讲解在课前讲解环节，通过PPT等多媒体工具，讲解属性数据的概念和基本描述统计方法，帮助学生掌握基本的理论知识。

4.2 课堂互动在课堂互动环节，可以通过小组讨论、学生报告等方式，帮助学生掌握属性数据分析的常用方法和实际应用。

4.3实践操作在实践操作环节，学生可以使用Excel等数据分析软件来进行实际的数据分析操作，以提高实际操作能力。

属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。

属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。

对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。

区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。

“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。

二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。

例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。

这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。

数据分析、数据挖掘之聚类、分类总结：此聚类的模型相对简单，模型：集合{itemN:{col1:n1,col2:n2,col3:n3,...,coln:n}}⼆维表形式：column1 column2 column3 ... columnN item关键在于数据准备阶段，⽐如，对博客进⾏聚类的时候，按照"每个单词在出现在博客列表中的次数(注意是不论在⼀篇博客中出现多少次，都算只能算⼀次)，取次数/博客总数，取10%-50%区间中的单词"，做为col，来构建模型然后根据随机选取的k个点，遍历整个集合，将元素放到距离⾃⼰最近的k个点之⼀重新计算k个集合的中⼼点，重新迭代；直到k个集合不在变化优化：1.对连续型数据⽤⽪尔逊距离（两个元素相同时为1，不同时为0，所以⽤1-⽪尔逊距离）代替欧⼏⾥得距离，来避免博客篇幅较⼤时对群组划分不准确的影响2.对离散型数据，⽐如在{物品：{persion1:1,persion2:0,...,persionN:1}}模型中，客户购买与否被数据化为1、0，所以⽤Tanimote系数来衡量两个物品间的距离，其计算公式为1-(float)(共同购买的⼈数)/(单独购买物品1的⼈数+单独购买物品2的⼈数-共同购买的⼈数)，即并集与交集的商3.对模型转置后，可对列进⾏聚类，但是在⾏、列较⼩的维度上进⾏聚类时，得到的模式更加有意义，例如，单词的数量⽐博客多，此时在⾏上进⾏聚类，得到的模式更为合理1.⽬的是⼀种⽤于寻找紧密相关的事、⼈和观点，并将其可视化的⽅法场景：利⽤常规的消费者消费记录⾃动检测出具有相似购买模式的消费者群体在⽣物学⾥寻找具有相似⾏为的基因组2.监督学习和⽆监督学习监督学习(supervised learning)：通过检查⼀组输⼊和期望的输出来进⾏“学习”，传⼊⼀组数据，利⽤学习到的知识产⽣⼀个输出，如神经⽹络、决策树、向量⽀持机和贝叶斯过滤⽆监督学习：从⼀组数据中寻找某种结构，如聚类算法⾮负矩阵因式分解⾃组织映射3.聚类算法：a.数据准备定义⼀组公共的数值型属性，利⽤这些属性对数据项进⾏⽐较，⽐如上⼀章的对delicious⽹站上的标签⽤0 1来进⾏数据化b.运⽤算法：分级聚类：原理：通过连续不断的将最为相似的群组两两合并，来构造⼀个群组的层级结构；其中每个群组都是从单个元素开始的可视化：通过树状图按层级排列节点，有效的确定⼀个聚类中各个元素见的相似程度，并以此来描述聚类的紧密程度K-means聚类：原理：根据随机选取的K个中⼼位置，将各个数据项分配给最邻近的中⼼点，然后根据群组的元素调整中⼼点的位置，重新进⾏分配，直到分配过程不再产⽣变化未知4.例⼦：1）对博客⽤户进⾏分类：数据准备：a.RSS订阅源包含⼀个标题和⼀组⽂章条⽬，每个⽂件条⽬都有⼀段摘要，对摘要的单词进⾏统计b.构造数据如下数据模型：Rss 单词1 单词2url num Numc.计算每个单词在出现在博客列表中的次数(注意不是对num的求和，⽽是对单词变量博客列表，出现在此博客，count++)，取次数/博客总数，取10%-50%区间中的单词，主要是过滤掉常见和不常见的单词算法计算（分级聚类）：初始时，每个元素都是⼀个群组；然后，计算每个群组间的距离（向量间的距离，可以⽤欧⼏⾥得距离），将距离最近的两个群组组成在⼀起，并计算此时的群组的位置（为元素的中间位置）迭代直到只剩下⼀个群组为⽌结果展现：树状图：按层级排列节点，利⽤群组间的距离标识群组间的距离优化：紧密度（closeness）：利⽤（1-⽪尔逊系数）来定义，使得相似度越⼤的元素其距离越⼩。