时间序列数据分析-时间序列数据分析步骤
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于时间序列数据分析的问题,于是小编就整理了4个相关介绍时间序列数据分析的解答,让...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析统计的问题,于是小编就整理了3个相关介绍数据分析统计的解答,让我们一起看看吧。
excel怎么做数据统计分析具体步骤如下:
1、首先我们打开需要编辑的Excel表格,点击打开数据中的“数据分析”,选择打开“描述统计”。
2、然后我们在弹出来的窗口中点击打开“输入区域”,选择想要统计的数据区域。
3、然后我们点击打开“输出区域”,选择放结果的区域,之后点击确定即可
统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型,这里主要按三种分类规则分类。
(1)按照所***用的计量尺度不同,可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据,比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据,比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值,它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。
(2)按照统计数据的收集方法,可以将其分为观测数据(observational data)和实验数据(experimental data)。观测数据是通过调查或观测而收集到的数据,它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的,有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据。
(3)按照被描述的对象与时间的关系,可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据(cross-sectional data)。在不同时间上收集到的数据,称为时间序列数据(time series data)。
统计学在***用一个方法之前先要证明,而不是像计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法,但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计学更倾向于经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。但统计学的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是大数据挖掘所关注的。
大数据技术作为几门学科的综合,已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着大数据工作者不注重精确,而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着,传统统计学由于可行性的原因,我们常常得到的只是一个样本,但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而,数据挖掘问题常常可以得到数据总体,例如关于一个公司的所有职工数据,数据库中的所有客户资料,去年的所有业务。在这种情形下,统计学的推断就没有价值了。
这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,我来回答一下。
首先,统计学是大数据的三大基础学科之一,所以在大数据的技术体系结构当中,统计学占据着重要的位置,但是如果仅仅把大数据看成是统计学,也存在一定的片面性,从大的发展趋势来看,大数据把统计学、数学和计算机三大学科进行了紧密的整合,同时结合一系列应用场景知识,来完成数据的价值化过程。
要想解释清楚大数据,可以从三个方面来解释,从技术体系结构来看,当前的大数据概念已经发展成为了一系列概念的***,包括数据***集、数据存储、数据分析、数据安全和数据应用等,从大数据的价值空间来看,大数据以数据价值化为基础,以行业应用为价值出口,从未来的发展趋势来看,大数据与人工智能和物联网的结合,将为大数据的应用带来更多的可能,想象空间也比较大。
当前在大数据的诸多技术环节当中,数据分析是当前大数据进行数据价值化操作的主要方式之一,而数据分析的方式主要有两种,一种是统计学方式,另一种是机器学习方式。统计学方式进行数据分析有比较长的历史经验积累,在传统的数据分析过程中,统计学的分析方式形成了比较完整的知识体系,尤其在分析结构化数据方面,统计学方式进行数据分析还是具有一定优势的。另外,统计学方式进行数据分析有大量的工具可以使用,这一方面会减低数据分析的技术门槛,同时也在一定程度上提升了数据分析的效率。
最后,虽然当前的大数据技术体系已经趋于成熟了,但是大数据在落地到行业领域的过程中,也有很多与行业领域相结合的创新点。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
到此,以上就是小编对于数据分析统计的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析统计的3点解答对大家有用。
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