說到資料分析，啤酒和尿布的例子大家應該都聽膩了。再具體、深入一些的內容，往往因為數學就令很多人望而卻步了。給大家分享9個不帶數學推導的資料分析思路，希望大家能喜歡~
1.分類
分類分析的目標是：給一批人(或者物)分成幾個類別，或者**他們屬於每個類別的概率大小。
舉個栗子：「京東的使用者中，有哪些會在618中下單?」這就是個典型的二分類問題：買or不買。
分類分析(根據歷史資訊)會產出乙個模型，來**乙個新的人(或物)會屬於哪個類別，或者屬於某個類別的概率。結果會有兩種形式：
形式1：京東的所有使用者中分為兩類，要麼會買，要麼不會買。
形式2：每個使用者有乙個「會買」，或者「不會買」的概率(顯然這兩個是等效的)。「會買」的概率越大，我們認為這個使用者越有可能下單。
如果為形式2畫一道線，比如0.5，大於0.5是買，小於0.5是不買，形式2就轉變成形式1了。
2.回歸
回歸任務的目標是：給每個人(或物)根據一些屬性變數來產出乙個數字(來衡量他的好壞)。
舉個栗子：每個使用者在618會為京東下單多少錢的?
注意回歸和分類的區別在：分類產出的結果是 固定的幾個選項之一 ，而 回歸的結果是連續的數字，可能的取值是無限多的 。
3.聚類
聚類任務的目標是：給定一批人(或物)，在不指定目標的前提下，看看哪些人(或物)之間更接近。
注意聚類和上面的分類和回歸的本質區別：分類和回歸都會有乙個給定的目標(是否下單，貸款是否違約，房屋**等等)，聚類是沒有給定目標的。
舉個栗子：給定一批使用者的購買記錄，有沒有可能分成幾種型別?(零食狂魔，電子愛好者，美妝達人……)
4.相似匹配
相似匹配任務的目標是：根據已知資料，判斷哪些人(或物)跟特定的乙個(一批)人(或物)更相似。
舉個栗子：已知一批在去年雙十一下單超過10000元的使用者，哪些使用者跟他們比較相似?
5.頻繁集發現
頻繁集發現的目標是：找出經常共同出現的人(或物)。這就是大名鼎鼎的「啤酒和尿布」的例子了。這個例子太容易擴充套件，就不再舉栗子啦。
6.統計(屬性、行為、狀態)描述
統計描述任務的目標是最好理解的：具有哪些屬性的人(或物)在什麼狀態下做什麼什麼事情。
舉個栗子：5月份乙個月內每個使用者在京東7天內無條件退貨的次數
統計描述常常使用者欺詐檢測，試想乙個使用者乙個月退貨100+次，這會是一種什麼情況?
7.連線**
連線**的目標是：**本應該有聯絡(暫時還沒有)的人(或物)。
舉個栗子：你可能認識***?你可能想看***?
8.資料壓縮
資料壓縮的目的是：減少資料集規模，增加資訊密度。
舉個栗子：豆瓣想分析使用者關於國外電影的喜好，講國內電影的評分資料都排除掉
大資料，也不是資料越多越好，資料多帶來的資訊多，但是雜訊也會變多。
9.因果分析
顧名思義，因果分析的目標是：找出事物間相互影響的關係。
舉個栗子：廣告的效果提公升的原因是廣告內容好?還是投放到了更精準的使用者?
這裡最常見的手段就是a/b test啦
資料分析是非常強大的，不過當然還是要在具體的情景下，嚴格的選擇假設，採用科學的分析方法才能產出有價值的結果。資料會說謊的經典案例就是「安慰劑效應」了。
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