解释性&探索性数据分析:您需要知道的内容

解释性&探索性数据分析:您需要知道的内容

数据分析为更好的决策开辟了新的见解,但可以严重限制这些分析。简单地拥有大量数据和期望结果永远不够。您需要真正了解数据和最佳方式来表示它实际上获得有意义的见解。

如果要从数据中提取值,则必须先妥善分析它。 并非所有数据集都应以相同的方式对待。 Exploratory Explanatory 数据分析是最初处理原始数据并以不同方式使用的方式。就是那个’右。有不同类型的分析,为不同的集成提供更深入的理解。您可以为您的预期结果进行描述性,预测性或规定的(或组合)。

每种分析是什么?

探索性数据分析 指探索数据的各种方式。当您有原始数据集时,它会赢得’T在您开始组织之前提供任何洞察力。这可以是某种可读格式,如Excel电子表格,或者根据您的数据,这是一种可视化数据点的复杂视觉模型。深入的探索意味着构建和可视化数据,以便您可以 识别模式,异常值,异常和其他因素. 一个可视化表明另一个洞察力表明了这一点’T?为什么这个数据点与其他数据点不同?这个分析我需要什么 执行? 这是对破解开放线索和证据的第一次调查。无论’s识别关键类别或建筑准确性,探索您的数据是必须的。它听起来很简单,但使用不同的可视化,表格,图表或任何其他形式需要时间并需要敏锐的眼睛进行详细信息。对数据科学项目尤为重要,探索性分析有助于数据科学家了解数据,以便他们可以创建准确的算法和更深入的理解 前 执行。

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机器学习参数

解释性data analytics 专注于上下文的所有部分,主要是 为什么如何 。可以在统计上计算,建模或可视化的结果,以告诉您基于先入为主的变量的某些事件的可能性。但是,它就不了’T表达了你应该在现实生活中所做的必要和有效行动。经常用于营销,解释性分析有助于解释为什么客户逃离的情况’购买或广告系列是如此成功,如何对这些见解进行行事。如果您只能使用相同的广告系列,因为它’S在社交媒体上流行或分析与特定人口统计数据相连的参与和销售,以优化未来的表现?将数据洞察力连接到现实生活中,为更好的决策和ROI产生更有效的背景。

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预测模型有助于将视线链接和高犯罪率的可见性。

探索或解释?

分析任何大数据集ISN’t easy and isn’每个人都一样。但每个人都需要改进性能的现实见解。底线是数据的任何初始方法都需要护理和审查,以提取质量的见解。那里’没有一个绝对的路线图,以便更好地洞察’害怕充分探索并解释您的数据。

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