r語(yǔ)言數據分析方法(數據分析的方法)
1.數據分析的方法有哪些
分析大數據，R語(yǔ)言和Linux系統比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統計學(xué)，不需要完全理解，重在應用。
分析簡(jiǎn)單數據，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強，容易上手。我沒(méi)有見(jiàn)過(guò)有人說(shuō)自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數可以幫助你處理大部分數據。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來(lái)的大量數據進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動(dòng)。
數據分析的數學(xué)基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學(xué)與計算機科學(xué)相結合的產(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，沃爾瑪的超市管理人員分析銷(xiāo)售數據時(shí)發(fā)現了一個(gè)令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì )經(jīng)常出現在同一個(gè)購物籃中，這種獨特的銷(xiāo)售現象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續調查發(fā)現，這種現象出現在年輕的父親身上。
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(mǎi)尿布。父親在購買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì )順便為自己購買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì )出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì )出現在同一個(gè)購物籃的現象。如果這個(gè)年輕的父親在賣(mài)場(chǎng)只能買(mǎi)到兩件商品之一，則他很有可能會(huì )放棄購物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買(mǎi)到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現了這一獨特的現象，開(kāi)始在賣(mài)場(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時(shí)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(hù)一次購買(mǎi)兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷(xiāo)售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來(lái)。
當然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據商品之間的關(guān)系，找出客戶(hù)的購買(mǎi)行為。艾格拉沃從數學(xué)及計算機算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。
2.常用的數據分析方法有哪些
數據分析落實(shí)到實(shí)處，一般就是圍繞用戶(hù)漏斗展開(kāi)的。也就是人們常說(shuō)的訪(fǎng)問(wèn)-激活-留存-交易-推薦。
這核心的5步會(huì )有不同維度的細分。
獲客：來(lái)源、渠道、關(guān)鍵字、著(zhù)陸頁(yè)、地域、設備、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、跳出率、訪(fǎng)問(wèn)深度、停留時(shí)間、新客量等等；
激活：DAU（日活躍用戶(hù)）、MAU（月活躍用戶(hù)）
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）
需要獲取以上數據，可以通過(guò)ptengine通過(guò)漏斗細分得到可視化圖表。一般來(lái)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（所有數據和當年第一周）即可獲得數據的變化情況。
以上，其實(shí)不用很專(zhuān)業(yè)也能做好數據分析，獲取數據并不難，難的是你能洞察數據背后的意義。
3.求問(wèn)R 語(yǔ)言數據處理的操作
使用R語(yǔ)言的時(shí)候，如果是少量數據，不妨使用c（)或其他函數進(jìn)行創(chuàng )建；但是對于大量數據，最好還是先通過(guò)其他更方便的軟件創(chuàng )建數據文件，然后使用R讀入這個(gè)文件。
.csv是非常好的數據文件格式，跨平臺支持非常好。我在Excel或者SPSS中創(chuàng )建的數據，只要存為csv格式，就可以使用幾乎任何數據處理軟件對這些數據進(jìn)行處理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常見(jiàn)行為中，優(yōu)勢十分明顯。另外，之所以使用不同的數據處理軟件，第一，可以取長(cháng)補短。比如有些工作SPSS很復雜的，可以用R語(yǔ)言幾行命令搞定。第二，可以進(jìn)行軟件間處理結果對照，發(fā)現問(wèn)題。
R語(yǔ)言中讀取外部文件的最基本函數是read.table（)，還有用來(lái)讀csv的read.csv(), .csv是非常好的數據文件格式，跨平臺支持非常好。
輸入help(read.table)命令，就看到了關(guān)于數據輸入函數的說(shuō)明。
4.R語(yǔ)言相關(guān)性分析圖
框內的數字是行變量和列變量之間的相關(guān)系數R，相關(guān)系數R絕對值越大，顏色越深（紅正，藍負）。統計學(xué)中，P值越小相關(guān)性越顯著(zhù)，一般來(lái)說(shuō) 一個(gè)*代表顯著(zhù)相關(guān)（P值為0.01，選取不同參數可能不一樣）、兩個(gè)**代表極顯著(zhù)相關(guān)（P值為0.001）、三個(gè)***代表極極顯著(zhù)相關(guān)（P值為0.0001）. 圖中還可以看出，相關(guān)系數R的絕對值0.67（變量P50與T之間）以上的都顯著(zhù)相關(guān)，至少一個(gè)*。符合一般關(guān)于相關(guān)系數R值的顯著(zhù)性統計。
5.數據分析的方法有哪些
處理工程數據一般有三種方法：數據程序化處理、數據文件化處理、數據庫處理。
數據程序化處理的優(yōu)點(diǎn)是：充分將數據與程序結合在了一起。其缺點(diǎn)是數據無(wú)法共享，增加了程序的長(cháng)度。
數據文件化處理的優(yōu)點(diǎn)是：數據與程序作了初步的分離，實(shí)現了有條件的共享。其缺點(diǎn)有四點(diǎn)：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(cháng)；③數據與應用程序之間仍有依賴(lài)關(guān)系；④安全性和保密性較差。
數據庫處理的優(yōu)點(diǎn)是：①數據共享，②數據集中，安全性和保密性好。③數據結構化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。
其缺點(diǎn)是：數據與應用程序無(wú)關(guān)聯(lián)。
6.怎么學(xué)習用 R 語(yǔ)言進(jìn)行數據挖掘
如果說(shuō)數據挖掘是一門(mén)手藝，那么R語(yǔ)言就是工匠手里一種工具，要做出一件價(jià)值連城的藝術(shù)品需要先“利其器”，但更關(guān)鍵的是工匠能夠“集百家之長(cháng)，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(guān)千劍而后識器"。建議初學(xué)者先了解一些機器學(xué)習的基礎理論以及典型的應用領(lǐng)域實(shí)例，定下自己想要研究的方向后與行業(yè)相結合，然后再學(xué)習工具的使用。
R語(yǔ)言經(jīng)典圖書(shū)推薦：
《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》鏈接：R語(yǔ)言實(shí)戰 （豆瓣）
這本書(shū)從實(shí)用的統計研究角度，每一章節結合實(shí)際的例子講解了R在創(chuàng )建數據集、繪制圖形、數據管理、以及模型構建的使用方法，堪稱(chēng)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(kāi)始（包括了回歸分析、方差分析、功效分析、廣義線(xiàn)性模型、主成分和因子分析等統計方法詳細的實(shí)例分析）。
《數據之魅-基于開(kāi)源工具的數據分析》鏈接：數據之魅 （豆瓣）
作者是華盛頓大學(xué)理論物理學(xué)博士。這本書(shū)是數據分析系列著(zhù)作的經(jīng)典之一，包含大量的R語(yǔ)言模擬過(guò)程及結果展示，例舉了很多數據分析實(shí)例和代碼。吃透以后就能夠對整個(gè)數據挖掘的流程有一個(gè)全方位的了解。
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7.數據分析的思路都有哪些
數據分析師的工作一定要好好把握。關(guān)于數據分析師的思路和方法，小編覺(jué)得是這樣的：
首先，你要明白什么是數據分析；
第二你要知道數據分析的目的；
第三、清楚數據分析的分類(lèi)以及作用：現狀分析、原因分析、預測分析第四，如何進(jìn)行數據分析：
1.明確目的和思路
2.數據收集
3.數據處理
4.數據分析
數據處理好之后，就要進(jìn)行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過(guò)的數據進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效結論的過(guò)程。
常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問(wèn)題。需要的話(huà)，可以再有針對性的學(xué)習SPSS、SAS等。
數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，數據庫操作Phython,R語(yǔ)言， Java 等編程語(yǔ)言的使用以及高級的數據可視化技術(shù)。要側重解決四類(lèi)數據分析問(wèn)題：分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)和預測，重點(diǎn)在尋找模式與規律。
5.數據展現
一般情況下，數據是通過(guò)表格和圖形的方式來(lái)呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線(xiàn)圖、氣泡圖、散點(diǎn)圖、雷達圖等。進(jìn)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(gè)步驟：
確定要表達主題；確定哪種圖表最適合；選擇數據制作圖表；檢查是否真實(shí)；反映數據檢查是否表達觀(guān)點(diǎn)
6.報告撰寫(xiě)
數據分析的四大誤區
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(wù)還有其他考慮因素認知不清楚，分析結果偏離實(shí)際。
3.為了方法而方法，為了工具而工具，只要能解決問(wèn)題的方法和工具就是好的方法和工具；
4.數據本身是客觀(guān)的，但被解讀出來(lái)的數據是主觀(guān)的。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著(zhù)觀(guān)點(diǎn)去分析。
每個(gè)人都有自己的工作特點(diǎn)和方法傾向，不過(guò)對于數據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(guān)標準還是要嚴格遵守，而且數據分析只有產(chǎn)生了價(jià)值，你做的這份工作才算真在發(fā)揮了作用。
