數(shù)據(jù)解析的常見(jiàn)方式有哪些?

　　在Python數(shù)據(jù)整理完后，就要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)解析工作。數(shù)據(jù)解析工作有很多的方法，由于不同社群所使用的方法及方法使用情況皆不相同，下面筆者介紹一些較為常見(jiàn)的方法。在實(shí)際工作中，社群運(yùn)營(yíng)者還需要結(jié)合實(shí)際情況，選擇合適的方法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)解析。

　　1.分類(lèi)

　　分類(lèi)是一種基本的數(shù)據(jù)解析方式。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的部分和類(lèi)型，通過(guò)進(jìn)一步分析，能夠挖掘事物的本質(zhì)。

　　2.回歸

　　回歸是一種應(yīng)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法?？梢酝ㄟ^(guò)規(guī)定因變量和自變量來(lái)確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)求解模型的各參數(shù)，然后評(píng)價(jià)回歸模型是否能夠很好地?cái)M合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。如果能夠很好地?cái)M合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測(cè)。

　　3.聚類(lèi)

　　聚類(lèi)是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類(lèi)，每一種聚合類(lèi)中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類(lèi)之間的特性差別盡可能大的一種分類(lèi)方式。其與分類(lèi)分析不同，所劃分的類(lèi)是未知的，因此聚類(lèi)分析也稱(chēng)為無(wú)指導(dǎo)或無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

　　數(shù)據(jù)聚類(lèi)是用于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門(mén)技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、圖像分析以及生物信息。

　　4.相似匹配

　　相似匹配是通過(guò)一定的方法來(lái)計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會(huì)用一個(gè)百分比來(lái)衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計(jì)算場(chǎng)景，如用戶輸入糾錯(cuò)、推薦統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)等領(lǐng)域。

　　5.統(tǒng)計(jì)描述

　　統(tǒng)計(jì)描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，用一定的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和指標(biāo)體系表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)處理工作，主要方法包括平均指標(biāo)和變異指標(biāo)的計(jì)算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

　　6.因果分析

　　因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。運(yùn)用因果分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)主要是采用回歸分析方法，除此之外，社群盈利模型和投入產(chǎn)出分析等方法也較為常用。