人人都应该掌握的9种数据分析思维
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说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路~ 1. 分类 分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。
分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分为两类，要么会买，要么不会买。 形式2：每个用户有一个“会买”，或者“不会买”的概率（显然这两个是等效的）。“会买”的概率越大，我们认为这个用户越有可能下单。 如果为形式2画一道线， 比如0.5，大于0.5是买，小于0.5是不买，形式2就转变成形式1了。 2. 回归 回归任务的目标是：给每个人（或物）根据一些属性变量来产出一个数字（来衡量他的好坏）。
注意回归和分类的区别在：分类产出的结果是固定的几个选项之一，而回归的结果是连续的数字，可能的取值是无限多的。 3. 聚类 聚类任务的目标是：给定一批人（或物），在不指定目标的前提下，看看哪些人（或物）之间更接近。 注意聚类和上面的分类和回归的本质区别：分类和回归都会有一个给定的目标（是否下单，贷款是否违约，房屋价格等等），聚类是没有给定目标的。
4. 相似匹配 相似匹配任务的目标是：根据已知数据，判断哪些人（或物）跟特定的一个（一批）人（或物）更相似。
5. 频繁集发现 频繁集发现的目标是：找出经常共同出现的人（或物）。这就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了。 这个例子太容易扩展，就不再举栗子啦。 Python机器学习策略工作坊（深圳）? . ?Python机器学习模块应用技能 Mongodb数据库处理大数据 机器学习策略代码模板与回测绩效 业界真实经验教学，打造全程真实编程体验 SVM、决策树、隐马尔可夫模型、 套索回归、卡尔曼滤波、 神经网络、深度学习… 2017年 ?10月2日-6日 深圳 咨询电话/微信：18516600808
6. 统计（属性、行为、状态）描述 统计描述任务的目标是最好理解的：具有哪些属性的人（或物）在什么状态下做什么什么事情。
统计描述常常用户欺诈检测，试想一个用户一个月退货100+次，这会是一种什么情况？ 7. 连接预测 连接预测的目标是：预测本应该有联系（暂时还没有）的人（或物）。
8. 数据压缩 数据压缩的目的是：减少数据集规模，增加信息密度。
大数据，也不是数据越多越好，数据多带来的信息多，但是噪声也会变多。 9. 因果分析 顾名思义，因果分析的目标是：找出事物间相互影响的关系。
这里最常见的手段就是A/B test啦 数据分析是非常强大的，不过当然还是要在具体的情景下，严格的选择假设，采用科学的分析方法才能产出有价值的结果。数据会说谎的经典案例就是“安慰剂效应”了。 作者：钱塘数据 来源：钱塘大数据（ID：qtbigdata）
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