11、数据科学中的分析框架与统计学习方法

数据科学中的分析框架与统计学习方法

在数据科学领域，数据分析框架和统计学习方法是解决各种业务挑战的关键工具。下面将详细介绍相关的分析框架和统计学习方法。

数据分析框架

在数据分析中，有多种框架可用于指导项目的开展，其中KDD（Knowledge Discovery in Databases）和CRISP - DM（Cross - Industry Standard Process for Data Mining）是较为重要的框架。

KDD的解释与利用

可视化在解读数据洞察方面起着重要作用。例如，销售需求预测显示增长时，供应链可能需要相应调整。通过共享商业智能（BI）报告和仪表盘，可以对在这个过程中发现的可操作的业务洞察（知识）进行协作利用。

CRISP - DM

CRISP - DM是数据挖掘和数据分析项目中最广泛使用的流程。它由六个阶段组成：
1. 业务理解 ：
- 确定业务目标 ：提供业务背景，定义成功标准。
- 评估情况 ：评估可用资源、需求、假设、约束、风险和应急措施，同时明确术语、成本和收益。
- 明确数据挖掘目标和成功标准 ：针对数据挖掘挑战，具体设定目标和标准。
- 制定项目计划 ：包括预期使用的工具和技术。
2. 数据理解 ：创建关于数据收集、描述、探索和质量的报告。该阶段强调了业务理解和数据理解之间沟通的重要性，