统计数据分析
统计数据分析究竟是干啥的?
比较非官方的表述是，在小型统计数据存储库中，手动地辨认出管用重要信息的操作过程。只不过就像我以后所言的，从大量的统计数据中，辨认出这个他们想找寻到的商业模式。
统计数据分析的一般操作过程包括下列这几个方面：
1、 统计数据后处置
2、 统计数据分析
3、 后处置
合宪值，假如不经处置直接将这些‘脏’统计数据放在他们的数学模型东齐县跑，极难引致数学模型排序的失利或是易用性极差，所以统计数据后处置是他们所有统计数据分析操作过程中都必不可少的一步棋。不厚道地讲，后处置这一步棋一般而言挤占了他们数据挖掘操作过程中的很绝大部分时间，但确实值得称赞他们去做，关于它的详尽文本他们在上面会讲。
再者统计数据分析和后处置相对而言就难认知多了。完成了统计数据的后处置，他们一般而言进行的特点的内部结构然后放在某一的数学模型东齐县排序，利用这种国际标准去评判国际标准不同数学模型或女团数学模型的表现，最终确认两个最合适的数学模型用作他们的后处置。后处置的操作过程相等于他们已经辨认出了这个他们想找出的商业模式，他们会去应用领域它或是用最合适的方式将其表示出来。
最终，他们再而言说统计数据分析的各项任务。
后面我一直用两个词来代表统计数据分析的最终目标，那是‘商业模式’。那简而言之，它是指啥呢？
一类他们称作预估各项任务。
也是说给了他们一定的最终目标特性，让他们去预估最终目标的除此之外一某一特性。假如该特性时离散的，他们一般而言称作‘进行分类’，而假如最终目标特性是两个已连续的值，他们则称作‘重回’。
另一类他们称作叙述各项任务。
这是指他们找寻统计数据间的潜在性的联络商业模式。比如说两个统计数据存在强关连的关系，这里就得提及这个大统计数据时常讲的咖啡卫生巾的故事情节，通过对统计数据的分析，辨认出买卫生巾的女性一般而言也会买些咖啡，那么店家根据这个可以将这两种商品打包出售来提高业绩，虽然我个人觉得这是个编造的事实，不过可以有助于认知两个统计数据存在强相关。另外两个非常重要的是聚类分析，这也是他们在日常统计数据分析中应用领域非常非常频繁的一类分析，旨在辨认出紧密相关的观测值组群，可以再没有标签的情况下将所有的统计数据分为最合适的几类来进行分析或是降维。其他的叙述各项任务还有异常检测，其操作过程类似于聚类的反操作过程，聚类将相似的统计数据聚合在一起，而异常检测将离群太远的点给剔除出来。
以上是关于统计数据分析的一些概念，包括它的各项任务，流程及各项任务，对这些有清晰的认识有助于在日后的统计数据分析过程中以一类国际标准化的形式去进行，同时可以保持非常清晰的目的性。
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接下来，他们再聊一聊关于统计数据的文本。
一、统计数据的类型。
所谓的统计数据集一般而言是指一堆统计数据对象的集合，而所谓统计数据对象是用一组刻画对象基本特点特性的叙述。
先来看统计数据对象，一组刻画对象基本特点特性的叙述。所谓特性，是指对象的性质或特性，它可以随对象或是时间的变化而变化。对于特性的叙述他们需要根据特性的类型来确认，最常见的特性类型包括下列四种：
1、 标称型。这种特性的值仅用作区分不同对象，不存在其他任何意义，比如说名字或是ID。
2、 序数型。这种特性的值提供了确认对象序的重要信息，比如说成绩或是街道号码。
3、 区间型。这种特性的值的差值是有意义的，比如说摄氏或是华氏温度。
4、 比率型。这种特性的值的差值和比率都是有意义的，比如说绝对温度和年龄等。
其中标称型和序数型他们一般而言称为进行分类特性，区间型和比率型则称作定量特性。对于标称特性，由于其只用作区分，所以对该特性可进行任何一对一变换都可以，而对于序数型，由于它的值包含了对象序的重要信息，因此对其做变换的时候需要进行保序变换。对于区间型的特性，由于其只有差值存在意义，所以可以对其进行任意的线性变换，而比率型的，由于其比率存在意义，所以他可以接受的变换是同乘两个数，这样比率的值不会变。
再来看统计数据集，统计数据集最重要的特性是维度、稀疏性和分辨率,这几个概念相对还是难认知的。
维度，可以认知为统计数据对象特性的数目，维度越高，往往意味着重要信息浓度越高，但维度太高了之后，对于他们的排序压力很大，所以假如面临统计数据集维度过高的情况下，他们需要进行维归约的操作。
稀疏性，对于某些统计数据集而言，虽然他的特性很多，但绝绝大部分的特性值都为0，他们就称作稀疏的。稀疏性不一定是缺点，因为他们往往只要存储非0项就行了，比如说SVM又称为稀疏核机。
分辨率，一般而言是指划分尺度的不同往往能带来不同的结果。举个例子，在10e-10这个量级观察物品，你只能得到物质由分子和原子组成，但假如来到-15的量级，辨认出又可以分成原子核与电子，再往下走，又可以得到夸克，所以需要根据你的目的去选择最合适的分辨率。
二、统计数据的质量
他们都知道，在统计数据采集的操作过程中，由于各种各样的原因，会出现测量的误差，随机部分他们一般而言称作噪声，而系统部分他们把它讲的统计数据后处置。
三、统计数据后处置
统计数据后处置的主要目的是如上所言提高统计数据的质量，进而改善他们的统计数据分析工作，降低成本提高效率，主要手段分为两种：选择分析所需的统计数据对象和特性；创造或改变特性。接下来他们依次介绍常见的几种后处置方法。
1 聚集
聚集很难认知，是把相关或是类似的统计数据对象集合到一起，常常用在统计数据探索阶段，比如说你参加两个客户购买行为预估的比赛，那么一般而言会给你以后一段时间的客户行为，你具体分析每一天只不过意义不大的，你一般而言会选择对客户在某个时间窗口内行为进行汇总，或是把客户针对最终目标商品的操作进行两个聚合。除此之外，聚集还有两个功能是可以改变统计数据的分辨率，以适应不同目的的统计数据分析工作。
2 抽样
抽样是指按照一定的规律从统计数据集中选择一定的统计数据对象来进行处置。比较常见的情况是统计数据量很大，你整个处置起来很费劲，那么你一般而言会抽样一定样本量的统计数据用来验证自己数学模型的可行性。最常见的抽样方法一般而言是随机抽样，但假如他们处置的统计数据是非对称的，那么一般而言他们要采取分层抽样，因为随机抽样有可能把他们的稀疏样本给淹没了。
3 维归约
维归约的目的是降低统计数据集的维度以期减少他们的排序量。最简单的维归约方法是去除合宪或是不相关的特点。当然，除此之外，他们也有一些数学方法来进行降维，比如说主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。
4 特点子集的选择
维归约确实帮他们去除了一部分冗余的特点，但很多时候冗余的特点并不是他们靠经验就可以全部筛选出来的。这个时候，一方面他们依靠某些算法排序特点的重要程度来进行特点的筛选，比如树的一些算法。另一方面假如排序资源足够，他们可以尝试不同的特点女团选择效果最好的特点女团用作他们最终的统计数据分析各项任务。当然，也有算法通过赋予特点权值的方法来进行特点的筛选，比如说支持向量机等。
5 特点的创建
我相信任何做统计数据分析的人都会把特点当做统计数据分析中最重要的东西，说实话，最合适的特点及其女团一般而言比所谓更加高级的算法要重要的多，它可以非常直观迅速地提升你统计数据分析的效果。那么特点的创建当然包含上面所言的两个特点选择的操作过程，此外，有的时候他们自己建立新的特点，比如对现有特点进行一定的处置，用现在特点值的平方作为新的特点，可以看到统计数据和最终目标变量之间是否存在二次关系，还有是把统计数据映射到新的空间，最常见的是傅里叶分析了，把时间谱上的统计数据映射到频谱上，就可以从杂乱无序的统计数据中找寻到规律。
6 离散化和二元化
对数化和二元化算是日常统计数据分析中最常见的手段了。首先是对数化，对于一些已连续特性他们可以根据一定的国际标准将它转换成两个进行分类特性，比如年龄这样两个数值特性，他们可以表述小于18的为未成年，小于30的年轻人，小于50的中年人，大于50的老年人。这其中需要注意的是进行分类的组数和进行分类的国际标准，常见的有等宽和等频率对数化，还是要根据实际情况进行选择。而二元化相对就更好认知了，二进行分类特性自不必说，对于对进行分类的特性，可利用多个二元变量的女团来表示不同的进行分类情况。
7 变量变换
变量变换涉及两种情况。一是简单的数值变换，这里只要考虑特性是否是序数型的，做变换时是否需要保序，二是规范化和国际标准化，规范化一般而言是指你的算法对变量的区间有一定的要求，所以你需要通过放缩使其落在对应的区间内，而国际标准化则是为了避免某些数值偏大的特性决定结果，将统计数据转换成两个均值0国际标准差1的新变量
