数据分析的统计基础-大纲

1.数据分析步骤：
    明确分析目的和内容
数据收集
数据预处理
数据分析步骤
数据展现
报告撰写

2.数据分析软件优点比较：
    Spass:界面友好，输出结果美观
R：高效的数据处理及存储，擅长矩阵操作
Matlab:人机交互，提供了众多的应用函数
sas:统计分功能强大
3.数据分析方法：
   （1）单纯的数据加工方法
* 描述性统计分析：
集中趋势分析：平均数，中位数，众数
离中趋势分析：全跑，四分位跑，方差，标准差
数据分步分析：指和正态分布相比，直方图的形状
* 相关分析：
单一相关关系：
多重相关关系：
   （2）基于数理统计的数据分析方法
* 方差分析
* 回归分析
* 因子分析

   （3）基于数据挖掘的数据分析方法
* 聚类分析：将对象的集合分组成为类似对象的多个类
* 分类分析：
决策数
人工神经网络
贝叶斯分类方法
支持向量机
随机森林
* 关联规则：频繁模式和并发关系
* 回归分析：多元线性回归和逻辑斯蒂回归
（4）基于大数据的数据分析方法：
* Mahout:主题推荐，聚类和分类
* spark:内存
* storm:实时