一.資料分析所具備的知識和技能？
1.計算機基礎 2.數學和統計知識 3.業務相關的
二.資料科學家的分類
1.資料開發 2.資料檢測分析 3.資料探勘 4.資料商人
三.完整的資料分析流程
1.定義研究問題，定義理性的資料集，確定能夠獲取什麼資料，獲取資料，清理資料
2.探索性分析（資料視覺化），統計分析、建模（機器學習）等
3.解釋/交流的結果（資料視覺化），挑戰結果（有沒有其他的可能？）
書寫報告（reproduccible原則）
假設驅動：是對於事實來假設
資料驅動：提出一寫假設，再去分析
四.資料基礎
觀測 ：例如是mysql裡的一條資料，也就是具體的數。
變數 ：例如是mysql裡的乙個字段
變數的型別可分為：數值（連續，離散）可以進行加減乘除，求平均等運算 和 分類（無序，有序）取值空間有限，不能進行運算兩種
變數之間的關係（對應不同的視覺化方法和統計分析方法）
兩個數值之間
........
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數值變數
資料集中趨勢的測量（均數，中位數，眾數）
均值：是指平均數
中位數：是指排序後正中間的乙個數，如果是偶數的話就是兩個中間數的平均值
眾數：出現次數最多的數
資料的分散趨勢的測試（值域，方差，標準差，四方位距）
資料矩陣：整塊的資料
資料視覺化：
乙個數值的變數：柱狀圖，點圖，箱圖
另個熟知的變數：散點圖
分類變數
乙個分類變數：頻率表，條形表
兩個分類變數：關聯表，相對頻率表，分段條形表，相對頻率分段條形表，馬賽克表
乙個分類變數，乙個數值變數：併排箱圖
r語言electricity資料集 R語言 資料集
第二章 建立資料集 1.r語言的資料型別 數值型 字元型 邏輯型 複數型 虛數 和原生型 位元組 2.資料結構 a.向量 儲存數值型 字元型和邏輯型資料的一維陣列 a c 1,2,3,4,5 建立 組合功能的函式c a 1 1 2 3 4 5 a c 1,4 訪問 方括號 向量中指定的元素 1 1 ...
r語言mfrow全程 R語言程式
相信很多都對前面我說的r語言感興趣吧，分享一下我的資料吧。這是關於驗證中心極限定理的r程式！驗證 無論隨機變數原來服從哪種分布，只要樣本容量足夠大，其均數都會服從正態分佈 1.正態分佈 ax axwindows 1280,720 par mfrow c 2,2 plot density a a ma...
R語言 理解R效能
通過了解限制r計算效能的因素，從而更好的利用起r的效能，影響r的因素 cpu,ram,磁碟i o,演算法。所以，當資料量小時，計算複雜度高，會受到cpu影響。資料量大時，會受到磁碟i o還有ram的影響。r是解釋型語句，即每次執行r程式的時候，r 需要重新解釋翻譯成機器 即使 不變。因為每次執行時，...