内容正文:
第5单元数据分析与人工智能
5.l走近数据分析
●数据分析的方法
数据分析主要用于现状分析、原因分析和预测分析。进行数据分析时,首先要根据分析的目标提出假设,然后选择恰当的分析方法进行分析,验证假设是否正确,继而得出相应的结论。数据分析的方法有很多,如对比分析和平均分析。
●对比分析.
对比分析是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物的发展变化情况和规律。对比有横向对比和纵向对比两种情况。横向对比是在类似的或同类的事物之间进行比较,而纵向对比是将相同事物的不同时期进行比较。例如,我们可以横向比较27路和49路公交线路的客流量,以分析哪一条线路更加繁忙;也可以纵向比较同一条公交线路一天内不同时段的客流量,分析高峰期出现的时间。
●平均分析
平均分析是指运用计算平均值的方法反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均分析和对比分析常结合使用,例如比较不同线路的平均客流量。
●数据可视化表达
以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果,揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。数据可视化的应用范围广泛,如图5.1.1所示的第五届世界互联网大会关键词云和图5.1.2所示的手机记录的健身数据。
图表是最常用的数据可视化表达方式之一。基本图表类型,如柱状图、饼图和折线图等,利用一般的表格加工软件即可绘制。如需创建表现形式更为丰富或者具有互动功能的图表,则必须借助专业性工具。
●数据分析报告
数据分析报告是项目研究结果的展示,也是数据分析结论的有效承载形式。通过报告不仅把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地展现出来,还可以为决策者提供科学、严谨的决策依据。例如,中国互联网络信息中心每半年发布一次的《中国互联网络发展状况统计报告》即是一份典型的反映我国互联网发展的数据分析报告。
在数据分析报告中,首先要明确数据分析的目的和背景,阐述目前存在的问题及通过分析希望解决的问题;其次需要描述数据来源和 数据分析的思路、方法和模型;最后要重点呈现数据分析的过程、结论和建议。
●大数据
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,它正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
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