r語言數(shù)據(jù)分析方法(數(shù)據(jù)分析的方法)

1.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

分析大數(shù)據(jù)，R語言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學的統(tǒng)計學，不需要完全理解，重在應用。

分析簡單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強，容易上手。我沒有見過有人說自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數(shù)可以幫助你處理大部分數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。

在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個購物籃的現(xiàn)象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來。

當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯(lián)關系的關聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學及計算機算法角度提 出了商品關聯(lián)關系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

2.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析落實到實處，一般就是圍繞用戶漏斗展開的。也就是人們常說的訪問-激活-留存-交易-推薦。

這核心的5步會有不同維度的細分。

獲客：來源、渠道、關鍵字、著陸頁、地域、設備、訪問時間、跳出率、訪問深度、停留時間、新客量等等；

激活：DAU（日活躍用戶）、MAU（月活躍用戶）

留存：日留存率、周留存率、月留存率

交易：訂單量、訂單金額、LTV

推薦：是否傳播（k>1）

需要獲取以上數(shù)據(jù)，可以通過ptengine通過漏斗細分得到可視化圖表。一般來講，同比（本周和上周）、環(huán)比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有數(shù)據(jù)和當年第一周）即可獲得數(shù)據(jù)的變化情況。

以上，其實不用很專業(yè)也能做好數(shù)據(jù)分析，獲取數(shù)據(jù)并不難，難的是你能洞察數(shù)據(jù)背后的意義。

3.求問R 語言數(shù)據(jù)處理的操作

使用R語言的時候，如果是少量數(shù)據(jù)，不妨使用c（)或其他函數(shù)進行創(chuàng)建；但是對于大量數(shù)據(jù)，最好還是先通過其他更方便的軟件創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件，然后使用R讀入這個文件。

.csv是非常好的數(shù)據(jù)文件格式，跨平臺支持非常好。我在Excel或者SPSS中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，只要存為csv格式，就可以使用幾乎任何數(shù)據(jù)處理軟件對這些數(shù)據(jù)進行處理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常見行為中，優(yōu)勢十分明顯。另外，之所以使用不同的數(shù)據(jù)處理軟件，第一，可以取長補短。比如有些工作SPSS很復雜的，可以用R語言幾行命令搞定。第二，可以進行軟件間處理結(jié)果對照，發(fā)現(xiàn)問題。

R語言中讀取外部文件的最基本函數(shù)是read.table（)，還有用來讀csv的read.csv(), .csv是非常好的數(shù)據(jù)文件格式，跨平臺支持非常好。

輸入help(read.table)命令，就看到了關于數(shù)據(jù)輸入函數(shù)的說明。

4.R語言相關性分析圖

框內(nèi)的數(shù)字是行變量和列變量之間的相關系數(shù)R，相關系數(shù)R絕對值越大，顏色越深（紅正，藍負）。統(tǒng)計學中，P值越小相關性越顯著，一般來說 一個*代表顯著相關（P值為0.01，選取不同參數(shù)可能不一樣）、兩個**代表極顯著相關（P值為0.001）、三個***代表極極顯著相關（P值為0.0001）. 圖中還可以看出，相關系數(shù)R的絕對值0.67（變量P50與T之間）以上的都顯著相關，至少一個*。符合一般關于相關系數(shù)R值的顯著性統(tǒng)計。

5.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

處理工程數(shù)據(jù)一般有三種方法：數(shù)據(jù)程序化處理、數(shù)據(jù)文件化處理、數(shù)據(jù)庫處理。

數(shù)據(jù)程序化處理的優(yōu)點是：充分將數(shù)據(jù)與程序結(jié)合在了一起。其缺點是數(shù)據(jù)無法共享，增加了程序的長度。

數(shù)據(jù)文件化處理的優(yōu)點是：數(shù)據(jù)與程序作了初步的分離，實現(xiàn)了有條件的共享。其缺點有四點：①文件只能表示事物而不能表示事物之間的聯(lián)系；②文件較長；③數(shù)據(jù)與應用程序之間仍有依賴關系；④安全性和保密性較差。

數(shù)據(jù)庫處理的優(yōu)點是：①數(shù)據(jù)共享，②數(shù)據(jù)集中，安全性和保密性好。③數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。

其缺點是：數(shù)據(jù)與應用程序無關聯(lián)。

6.怎么學習用 R 語言進行數(shù)據(jù)挖掘

如果說數(shù)據(jù)挖掘是一門手藝，那么R語言就是工匠手里一種工具，要做出一件價值連城的藝術品需要先“利其器”，但更關鍵的是工匠能夠“集百家之長，成一家之言“自成一派的創(chuàng)造力。

正所謂”操千曲而后曉聲，觀千劍而后識器"。建議初學者先了解一些機器學習的基礎理論以及典型的應用領域?qū)嵗?，定下自己想要研究的方向后與行業(yè)相結(jié)合，然后再學習工具的使用。

R語言經(jīng)典圖書推薦：

《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》鏈接：R語言實戰(zhàn) （豆瓣）

這本書從實用的統(tǒng)計研究角度，每一章節(jié)結(jié)合實際的例子講解了R在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、繪制圖形、數(shù)據(jù)管理、以及模型構(gòu)建的使用方法，堪稱經(jīng)典。前兩部分屬于R基本功能介紹，第三部分以后才是精髓開始（包括了回歸分析、方差分析、功效分析、廣義線性模型、主成分和因子分析等統(tǒng)計方法詳細的實例分析）。

《數(shù)據(jù)之魅-基于開源工具的數(shù)據(jù)分析》鏈接：數(shù)據(jù)之魅 （豆瓣）

作者是華盛頓大學理論物理學博士。這本書是數(shù)據(jù)分析系列著作的經(jīng)典之一，包含大量的R語言模擬過程及結(jié)果展示，例舉了很多數(shù)據(jù)分析實例和代碼。吃透以后就能夠?qū)φ麄€數(shù)據(jù)挖掘的流程有一個全方位的了解。

轉(zhuǎn)載

7.數(shù)據(jù)分析的思路都有哪些

數(shù)據(jù)分析師的工作一定要好好把握。關于數(shù)據(jù)分析師的思路和方法，小編覺得是這樣的：

首先，你要明白什么是數(shù)據(jù)分析；

第二你要知道數(shù)據(jù)分析的目的；

第三、清楚數(shù)據(jù)分析的分類以及作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析第四，如何進行數(shù)據(jù)分析：

1.明確目的和思路

2.數(shù)據(jù)收集

3.數(shù)據(jù)處理

4.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理好之后，就要進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對處理過的數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效結(jié)論的過程。

常用的數(shù)據(jù)分析工具，掌握Excel的數(shù)據(jù)透視表，就能解決大多數(shù)的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的數(shù)據(jù)分析方法，你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎理論，數(shù)據(jù)庫操作Phython,R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數(shù)據(jù)可視化技術。要側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關聯(lián)和預測，重點在尋找模式與規(guī)律。

5.數(shù)據(jù)展現(xiàn)

一般情況下，數(shù)據(jù)是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)的。常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

圖表制作的五個步驟：

確定要表達主題；確定哪種圖表最適合；選擇數(shù)據(jù)制作圖表；檢查是否真實；反映數(shù)據(jù)檢查是否表達觀點

6.報告撰寫

數(shù)據(jù)分析的四大誤區(qū)

1.目的不明確，為了做而作，導致分析效果不明確；

2.對與行業(yè)、公司業(yè)務還有其他考慮因素認知不清楚，分析結(jié)果偏離實際。

3.為了方法而方法，為了工具而工具，只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具；

4.數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來的數(shù)據(jù)是主觀的。同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點去分析。

每個人都有自己的工作特點和方法傾向，不過對于數(shù)據(jù)分析這種很有邏輯的工作，邏輯思路一定要處理清楚，該遵從的客觀標準還是要嚴格遵守，而且數(shù)據(jù)分析只有產(chǎn)生了價值，你做的這份工作才算真在發(fā)揮了作用。