第六章 数据分析
- 数据分析要干嘛？
Descriptive data analysis provides a brief summary of what has happened,
描述性数据分析提供了对已发生事件的简要概述，
reflecting the fluctuation and trend of data through descriptive statistical indicators,
通过描述性统计指标反映数据的波动和趋势，
and observing whether there are any abnormal situations in the data through descriptive data analysis.
并通过描述性分析观察数据中是否存在异常情况。
- 有 Decision management 和 Rolling prediction(dynamic, rolling, and driven-factor based
approach)
Diagnostic data analysis goes one step further on the basis of descriptive data analysis, that is, "how it happened".
诊断性数据分析在描述性分析的基础上更进一步，即回答“它是如何发生的”。
Diagnostic data analysis can discover the causes and outcomes of events.
诊断性分析可以发现事件发生的原因及其结果。
Predictive data analysis is the result of combining descriptive data analysis and diagnostic data analysis
预测性数据分析是描述性分析和诊断性分析结合的结果，
to further discover the direction of data and predict what may happen next, that is, "what may happen".
进一步探索数据的变化方向，并预测接下来可能发生什么，即“可能发生什么”。
Directive data analysis is the process of proposing solutions based on the first three levels, namely "what should be done".
指导性数据分析是在前三类分析的基础上提出解决方案的过程，即“应该做什么”。
- Quantitative analysis
- 定量分析和定性分析都是数据分析技术。
- 定量分析侧重于量化从数据中发现的模式和关联。这项技术涉及分析从数据集中获得的大量观察结果。
- 定量分析结果是绝对数值，因此可以用于数值比较。
- 例如，对冰淇淋销量进行定量分析可能会发现，气温上升5摄氏度，冰淇淋销量就会增加15%。
- Qualitative analysis
- 定性分析侧重于用语言描述不同的数据。它涉及对相对较小的样本进行深入分析。
- 由于样本量较小，这些分析结果无法应用于整个数据集。它无法衡量数值，也无法用于数值比较。
- 例如，冰淇淋销售分析可能会显示，5月份的销售图表不如6月份高。分析结果仅表明销售额不如6月份高，但并未提供数值偏差
- Statistical analysis
- 统计分析是一种使用数学公式作为手段的统计方法。
- 大多数统计方法是定量的，但也可以是定性的。
- 这类分析通常通过概述来描述数据集，例如提供与数据集相关的统计数据的平均值、中位数或众数。
- 它还可以用于推断数据集中的模式和关系，例如回归分析和相关性分析。
- Hierarchy Processing
层次分析法的具体步骤如下：
建立层次结构，包括目标层、准则层和决策层。
- 目标层用于确定决策的目的，即顶层目标（例如，“选择最佳供应商”）；
- 准则层包括决策的衡量指标和影响因素（例如，成本、质量、交货时间）；
- 决策层包括决策的备选方案。底层是待评估的选项（例如，供应商A、B、C）。
构建判断矩阵（两两比较）
- 相对尺度测量法，即通过两两比较构建判断矩阵，可以提高决策的准确性。
- 决策者使用 1-9 的尺度比较标准/备选方案：
- 1：同等重要。
- 9：一个因素对另一个因素具有极强的优势。
- 结果形成一个具有倒数的判断矩阵（例如，如果 A比 B 重要 3 倍，则 B 等于 A 的 1/3）。
。。。 看ppt
- Correlation analysis
- 相关性分析是一种用于确定两个变量是否相互关联的技术。如果发现它们相关，下一步就是确定它们之间有什么关系。例如，每当变量 B 增长时，变量 A 也会增长。此外，我们还可以探索变量 A 和变量 B 之间的关系，这意味着我们还想分析变量 A 和变量 B 增长之间的相关程度。
