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数据分析如何进行特征选择,如何选择数据分析方法

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如何进行数据分析 数据分析-如何选择数据指标如何选择数据指标？怎么做的数据分析CPDA怎么做的数据分析 T怎么做的数据分析？如何输入好的问卷数据分析？如何分析数据数据分析方法【导读】随着互联网的发展，数据分析成为了一个非常热门的职业，而数据分析老师也成为了社工的热门职业，不仅工资高，而且没有很多职场琐事 。

1、数据预处理总结为了使数据更适合挖掘，需要对数据进行预处理，这包括大量复杂的处理方法:聚集、采样、维度归纳、特征子集选择、特征创建、离散化和二值化、变量变换 。聚合将两个或多个对象组合成一个对象，例如将多个表中的数据收集到一个表中，同时还起到范围或刻度转换的作用 。从统计学的角度来看:与聚合的单个对象相比，平均值、总量等聚合量的可变性更小 。

聚集的优点是数据集更小，处理时间更少，这使得聚集的对象或属性组的行为比以前更稳定 。缺点是可能会丢失一些细节 。抽样是选择数据对象进行分析的一种方法，常用于前期调查和final 数据分析 。与统计中使用采样是因为获取感兴趣的数据集太过昂贵和耗时不同，数据挖掘中的采样可以有效地压缩整体数据量 。有效抽样的原理是样本具有代表性，原始数据集具有相似或相同的性质，因此使用样本的效果与整个数据集的效果几乎相同 。
【数据分析如何进行特征选择,如何选择数据分析方法】
2、 数据分析怎么做?Step1:目标确定这一步通常是你的客户/上级/同事/其他部门的合作伙伴在工作中提出的 ， 但是在第一份数据报告中，你需要自己提出并确定目标 。在选择目标时 ， 请注意以下几点:选择自己熟悉或感兴趣的领域/行业；选择一个相对较小的细分领域/行业作为起点；确保该领域/行业已公开发布数据/可用UGC内容(论坛帖子、用户评论等 。).

如果你在设定目标时完全遵循了第一步中的三个注意点，那么你现在会非常清楚你在寻找什么数据 。如果你不确定你现在需要什么数据，回到第一步重新开始 。第三步:数据清洗在工作中 ， 90%以上的情况下，你得到的所有数据都需要先进行清洗，剔除异常值、空白值、无效值、重复值等等 。这项工作往往占据了整个数据分析过程的将近一半 。如果您的数据是在上一步中通过手动复制/下载获得的，通常会更干净 ， 您不需要做太多的清理工作 。

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