數據特征分析計算公式？用來描述數據的基本統(tǒng)計量主要分為三類，即中心趨勢統(tǒng)計量、分散統(tǒng)計量和分布形狀統(tǒng)計量。1、中央趨勢統(tǒng)計中央趨勢統(tǒng)計是指表明位置的統(tǒng)計。直觀來說，給定一個屬性，它的大部分值落在哪里？

數據特征分析計算公式？

用來描述數據的基本統(tǒng)計量主要分為三類，即中心趨勢統(tǒng)計量、分散統(tǒng)計量和分布形狀統(tǒng)計量。

1、中央趨勢統(tǒng)計

中央趨勢統(tǒng)計是指表明位置的統(tǒng)計。直觀來說，給定一個屬性，它的大部分值落在哪里？

(1)平均值

均值，也稱為算術平均值，描述了數據的平均位置，以指導金額。數學表達式為：均值=x/n；

有時，一組數據中的每個值可以與一個權重wi相關聯，該權重反映了從屬值的重要性或頻率。這個平均值叫做加權平均值=xw/n；

雖然平均值是描述數據中心趨勢的最有用的統(tǒng)計數據，但它并不總是衡量數據中心的最佳方法，因為平均值對極值(異常值)很敏感。為了抵消少數極值的影響，可以使用截斷均值，截斷均值是指舍棄極值后的平均值。

(2)中值

對于傾斜(非對稱)數據，更能描述數據中心的統(tǒng)計量是中位數，即有序數據值的中間值。中位數可以避免極端數據，代表這個數據總體的中等情況。比如從小到大排序，總數為奇數，取中間數，總數為偶數，取中間兩個數的平均值。

(3)模式

Mode是變量中出現頻率最高的值，通常用來確定定性數據的模式，如：用戶狀態(tài)(正常、到期停機、申請停機、拆卸、注銷)，變量的模式為“正?！?，即正常。

2.代表數據分散程度的統(tǒng)計數據

統(tǒng)計學上衡量數據離散程度的主要是標準差和四分位數范圍。

(1)標準差(或方差)

標準差用于衡量數據分布的離散度。標準差低意味著數據觀測值趨于接近均值，標準差高意味著數據在一個較大的數值范圍內行走。

(2)四分位數范圍

Range也叫范圍，是一組數據中最大值和最小值的差值，range=Max-Min。

分位數是將數據值按從小到大的順序排列，將數據分成100份。中位數是數據中間位置的數據。第一個四分位數是Q1，指的是第25百分位的數據，第三個四分位數是Q3，指的是第75百分位的數據。

四分位數范圍(IQR)=Q3-Q1，IQR是指第一個四分位數和第三個四分位數之間的距離，它給出了數據中間一半所覆蓋的范圍，是數據離散程度的一個簡單度量。

數據分析的方法有哪些？

數據分析為了發(fā)現更多的問題，找出原因；

數據分析不能坐。

2.步驟：調查：收集、分析、挖掘數據。

圖表分析：將分析和挖掘的結果制成圖表。

3.常用方法：數據挖掘常用的數據分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網頁挖掘等。他們從不同的角度挖掘數據。分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數據庫中的數據項映射到給定的類別?？蓱糜诳蛻舴诸?、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預測等。例如，一家汽車零售商根據客戶對汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機?；貧w分析?；貧w分析方法反映事務數據庫中屬性值的時間特性，生成將數據項映射到實值預測變量的函數，并找到變量或屬性之間的依賴關系。其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據之間的相關性。可應用于市場營銷的各個方面，如客戶尋求、維護和防止客戶流失、產品生命周期分析、銷售趨勢預測和有針對性的促銷活動等。聚類。聚類分析是將一組數據按照相似性和差異性分成若干個類別，其目的是使屬于同一類別的數據之間的相似性盡可能大，不同類別的數據之間的相似性盡可能小?？蓱糜诳蛻羧悍诸悺⒖蛻舯尘胺治?、客戶購買趨勢預測、市場細分等。關聯規(guī)則。關聯規(guī)則是描述數據庫中數據項之間關系的規(guī)則，即根據某個事務中某些項的出現，其他項也出現在同一事務中，即隱藏在數據之間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過挖掘企業(yè)客戶數據庫中的大量數據，可以從大量記錄中發(fā)現有趣的關系，找出影響營銷效果的關鍵因素，為產品定位、客戶群的定價和定制、客戶尋求、細分和維護、營銷和推廣、營銷風險評估和欺詐預測等決策支持提供參考。特點。特征分析是從數據庫中提取關于一組數據的特征表達式，這些表達式表達了數據集的總體特征。例如，通過提取客戶流失因素的特征，營銷人員可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，而這些特征可以有效地防止客戶流失。變異和偏差分析。偏差包括一大類潛在有趣的知識，如分類中的異常例子、模式的異常、觀察結果與預期的偏差等。其目的是發(fā)現觀察結果和參考量之間有意義的差異。在企業(yè)危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意想不到的規(guī)律。意外規(guī)則的挖掘可以應用于各種異常信息的發(fā)現、分析、識別、評估和預警。網頁挖掘。