分类数据分析

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。

数据分类分析方法
数据分类分析方法是统计学中的一种方法，用于将数据按照一定的规则进行分类和分组。

常用的数据分类分析方法包括聚类分析、判别分析和决策树等。

1. 聚类分析：聚类分析是一种将数据按照相似性进行分组的方法。

根据数据之间的相似性度量，将数据分为若干个簇(cluster)。

常用的聚类算法有k-means 算法和层次聚类算法。

2. 判别分析：判别分析是一种用于区分或分类不同数据的方法。

通过寻找最佳的判别函数，将数据分为不同的类别。

常用的判别分析方法有线性判别分析(LDA) 和逻辑回归(logistic regression)。

3. 决策树：决策树是一种以树形结构表示分类规则的方法。

通过根据不同特征对数据进行划分，最终将数据分为不同的类别。

常用的决策树算法有ID3、C
4.5和CART。

这些方法可根据实际需求选择使用，根据数据的特征和问题的要求，选择合适的方法进行数据分类分析。

分类数据的统计分析开设目的医学科研中分类数据多见常用的分类数据的统计分析方法 软件实现过程讲授内容列联表中变量关联(association)的假设检验 2×2表行×列表分层2×2表CMH方法解释变量与反应结果间联系的统计模型 LOGISTIC回归模型Poisson回归模型对数线性模型成绩评定到课次数(20%) 平时作业(30%) 期终测验(50%)参考资料分类数据的统计分析及SAS编程Categorical Data Analysis Using the SAS SystemSAS-Base and SAS-STAT User's Guide _Version 8SPSS 使用教程分类数据定义分类数据是指反应变量(应变量)为分类变量，而解释变量(自变量)可是分类变量或连续变量。

列联表中变量关联(association)的假设检验 解释变量与反应结果间联系的统计模型。

分类反应变量的尺度分类尺度: 分类尺度是两种可能的结果顺序尺度: 结果不止两种可能性，而且有顺序关系离散计数: 结果本身是离散计数名义尺度: 结果多于两类，而类别之间并没有顺序关系分组计数: 数据本身是连续数据，经分组后，反应变量为在不同组中的例数。

分类数据分析策略¾假设检验对建立的一个关于联系(association)的假设进行检验，说明列联表的行与列之间是否有关。

¾建立模型用建立模型的方法可求得各参数值，说明各因素的作用。

通常用最大似然估计或加权最小二乘法估计。

2×2 列联表资料χ2二项分布一批产品共N 件，其中有M 件次品，进行有放回抽样检查，每次从这批产品中任意取出一件，取出的产品再放回去，连续取n 次，共取出n 件产品，则取出的n 件产品中的次品数X 服从二项分布X =0,1,…,n(1)()X nX n X P P X C P −−=Kappa 值的意义Kappa值的取值范围是|Κ| ≤1。

数据分类分析报告1. 引言数据分类分析是一种重要的数据分析技术，它用于将数据分为不同的类别或群组，并对每个类别进行进一步的分析。

本文将详细介绍数据分类分析的步骤和方法。

2. 数据收集与准备在进行数据分类分析之前，首先需要收集和准备相关的数据。

数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、调查问卷等。

收集到的数据需要经过清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。

3. 特征选择与提取特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和预测能力的特征。

通常情况下，我们需要考虑以下几个因素来选择特征：相关性、重要性、多重共线性等。

同时，也可以通过特征提取的方法，将原始数据转化为更具表达能力的特征。

4. 数据划分为了进行有效的数据分类分析，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

训练集用于建立分类模型，测试集则用于评估分类模型的性能。

常见的数据划分方法包括随机划分、分层划分等。

5. 模型选择与训练在数据分类分析中，我们可以使用多种分类算法，如决策树、支持向量机、逻辑回归等。

根据具体的问题和数据特征，选择合适的分类模型进行训练。

训练过程中，可以采用交叉验证的方法来评估模型的性能。

6. 模型评估与优化完成模型的训练后，需要对分类模型进行评估和优化。

常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

如果模型性能不佳，可以通过调整模型参数、增加特征数量、采用集成学习等方法进行优化。

7. 预测与应用一旦我们建立了高性能的分类模型，就可以用它来进行预测和应用。

根据新的数据输入，模型可以输出相应的分类结果。

这些分类结果可以用于个性化推荐、反欺诈、智能客服等领域。

8. 总结数据分类分析是一项重要的数据分析技术，它在各个领域都有广泛的应用。

本文介绍了数据分类分析的步骤和方法，包括数据收集与准备、特征选择与提取、数据划分、模型选择与训练、模型评估与优化、预测与应用等。

通过合理使用这些步骤和方法，我们可以建立高性能的分类模型，为实际问题提供有力的分析和决策支持。

国内数据分析分类
1、描述性分析
描述性分析，顾名思义，就是描述发生了什么？这也是数据分析中最常见的方式之一，其内容主要是分析业务数据中最重要的指标。

2、诊断性分析
诊断性分析是数据分析类型中最复杂的那一个，在描述性分析以后，能帮助企业人员深入数据内部，了解存在的问题，追溯问题发生的根本，最后去解决问题。

诊断性分析有点类似于数据挖掘的功能。

3、预测性分析
预测性分析主要是预测未来可能会发生的事情，预测性分析的准确性关乎于有可能会发生的事情的真实发生概率，以及可能发生事情的准确时间点，当然，通过专业的预测性分析这都是可以完成的。

4、指导性分析
指导性分析主要利用对已经发生的事情，事情发生的原因，和可能发生的情况来帮助各位确定最终能采纳最佳方案。

指导性分析一般都不是独立使用的分析行为，与其他分析行为组合使用才是最佳。