新奥天天正版资料大全,实证数据分析_创新版27.908

引言

　　随着信息技术的迅猛发展,大数据时代的到来,"数据驱动"已成为组织和个人的重要决策方式。如何从海量数据中提取有价值的信息,是对数据分析师的重大挑战。本文旨在提供一个全面、系统、实用、综合性的实证数据分析方法论框架,为数据分析师开展实证分析提供参考和借鉴,以期提高组织和个人的决策能力和水平。

数据思维的内涵及重要性

　　数据思维是一种全新的思维方式,是认识世界、解释世界、改造世界的新途径。数据思维简单地来说就是数据分析思维,是通过数据描述、分析、解决问题的思考方式。

　　数据思维的核心是量化思维、证据思维、关联思维,很多看似复杂的问题,都可以借助数据解决,通过数据分析找出支撑结论的强有力的证据。

　　数据思维水平越高,所获得的数据洞察越深刻,所做出的决策就会越合理。数据思维让我们从定性走向定量,最终达到理性认知世界。

数据收集与整理

数据收集

　　数据是实证分析的基础。实证分析要想得出有价值的结论和发现,就要确保数据来源的权威性、数据获取的时效性、数据采集的完整性。

　　(1) 数据来源。数据来自于不同的渠道,包括公开渠道和非公开渠道。

　　(2) 数据获取。数据获取主要依赖人工收集和机器收集两种方式。人工收集有直接获取和间接获取两种方法。

　　(3) 数据采集。明确数据分析的目的,梳理数据的关键要素,分析数据的维度,建立维度标准,制定数据采集流程。

数据整理

　　数据整理即对收集的大量原始数据按一定的标准进行处理的过程,主要包括数据归类、数据编码、数据清洗等环节：

　　(1) 数据归类。对数据进行归类主要是为了梳理数据的内在逻辑,使数据更容易地被理解。

　　(2) 数据编码。数据编码是对数据进行的一种处理,将数据进行一定的变换转换成定性的名称,便于之后插入数据库和统计分析。

　　(3) 数据清洗。对数据中的重复、缺失、异常等垃圾数据进行清理及处理,以保证数据的准确性和可用性。

数据预处理

缺失值处理

　　处理缺失值是数据预处理中的重要步骤,处理方法有删除、填充等。

　　(1) 删除。如果数据集中有太多缺失值的话,可以考虑删除整个记录。

　　(2) 填充。删除法是最简单粗暴的方法,但会使数据量变小,可以采用填充法弥补数据的缺失。

异常值处理

　　异常值的形式可以是离群值,也可以是失真的异常值。分清异常值的类型,针对异常值类型,采用相应的方法处理。

　　(1) 离群值剔除。离群值多是整体数据中个别异常突出的点,使整体数据的可解释性降低,可以考虑直接剔除。

　　(2) 失真异常值归正。异常突出的数据往往意味着数据录入或测量的错误,通过相关逻辑、方法等发现失真数据,进行纠正。

描述性统计分析

单变量统计描述

　　主要通过百分比、均数、中位数、众数、方差、标准差、极差等统计指标,对数据的特征进行描述。

　　(1) 中央趋势度量。对集中趋势特征的度量称为集中趋势度量,主要有均值、中位数和众数三种。

　　(2) 离散程度度量。对数据波动特征的度量称为离散程度度量,主要有极差、方差和标准差三种。

双变量统计描述

　　主要描述数据与其它变量之间相互依赖的关系及其强度,主要有相关系数、散点图等方法。

　　(1) 相关系数。相关性是指两个变量之间的相互关系和影响,其相关强度用相关系数来表示。

　　(2) 散点图。散点图在坐标系中表示数据之间关系的图形,横纵轴代表两个变量,依两个变量组合的数值在坐标系中解点。

回归分析

　　是我们在掌握了数据的现存规律的基本情况后,寻求一种分析数据和处理数据的科学方法,它常通过研究X变量和Y变量之间的关系来进行分析。

　　回归分析的主要目的是分析研究对象的特性和动态联系,从而发现研究对象的本质及内在联系规律。回归分析的建模过程包括模型的确定、参数的估计、模型的检验和模型的综合评价。

主成分分析

　　主成分分析是降维技术中一种比较常用的方法,它是从观测数据出发,找出少数几个综合指标最能代表原始样本和保持原始样本数据的完整性的分析方法,起到能够恰当反映被观测的多维空间特征,并且抽取出更加有效、主要的信息数据。

　　具体步骤包括：(1)原始数据标准化；(2)计算协方差矩阵并提取特征值和特征向量；(3)计算原始数据的得分；(4)确定主成分；(5)划分类别。

聚类分析

　　聚类分析是研究样本集合或对象集合隐地划分成由类似的对象组成多个组的数学方法。聚类分析的主要目的是通过聚类将样本类别聚合,观察满足条件的类别分组是否有意义。

　　紧密相关的样本应该被分在同一个类别,而关系不密切的样本应该分在不同的组类别。

因子分析

　　多重性是通过一个称为因子的维度数量减少描述大量的观测数据集,这将可以减少解释数据中遇到困难,因子是潜在变量,不能直接观察到,只能通过数据观测满足它们由数据推导。

　　(1)确定公共因子；(2)提取因子；(3)因子旋转；(4)因子得分。

总结

　　实证分析是一个复杂而系统的工作,涉及到很多统计学、经济学、管理学等跨学科的知识和技能。有效地掌握和利用实证分析方法论,将有助于提升数据分析者的业务能力和工作效率,也有助于组织和个人更好地做出决策。