数据分析

本文介绍了数据分析的基本概念,包括定义、目的及分类,并探讨了不同类型的分析如描述性、探索性和验证性数据分析。此外还提到了一些常用的数据分析方法,如相关分析、因子分析和回归分析等。

数据分析

定义

  • 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
  • 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律。(帮助管理者进行有效的判断和决策)

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分类
数据分析划分为:

  1. 描述性数据分析

  2. 探索性数据分析

  3. 验证性数据分析

  • 其中,探索性数据分析测侧重于在数据之中发现新的特征;验证性数据分析 侧重于验证已有假设的真伪证明
  • 描述性数据分析属于初级数据分析
  • 探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析
  • 常见的数据分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等

数据分析的三大作用

  1. 现状分析:告诉你过去发生了什么
  2. 原因分析:告诉你某一现状为什么发生
  3. 预测分析:告诉你将来会发生什么

共轭转置矩阵

  • 共轭就是矩阵每个元素都取共轭(实部不变,虚部取负)。 转置就是把矩阵的每个元素按左上到右下的所有元素对称调换过来。

  • 共轭转置就是先取共轭,再取转置。

  • 以复数为元素的矩阵,其共轭矩阵指对每一个元素取共轭之后得到的矩阵。

  • 共轭矩阵又称Hermite阵,每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的共轭相等。

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若矩阵A、B维数相同,则(A + B)* = A* + B*。

(rA)* = r*A*,其中r为复数,r*为r的复共轭。

数据分析思维导图

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