分析解決方案的類型
形成分析型問題
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
我們可以用哪些分析解法？
分析解法的類型
描述型分析解法
- 資料彙整：平均數、中位數、百分位數。
- 資料視覺化：折線圖、長條圖、直方圖。
- 叢集分析：K-means 叢集、階層式叢集。
診斷型分析解法
- 迴歸分析：找出一個或多個自變數之間的關係。
- 假設檢定：檢驗假設，判斷特定變數對結果是否有統計上的顯著影響。
- 根因分析：找出特定問題的根本原因。
預測型分析解法
- 時間序列預測：分析歷史資料的時間模式，以預測未來趨勢。
- 機器學習：訓練模型，根據輸入變數進行預測。
- 預測式文字分析：預測文字中的下一個字、片語或句子。
某些技術可用於「多種」分析類型，例如迴歸。
規範型分析解法
- 推薦引擎：分析行為與偏好，提供個人化推薦給使用者。
- 最佳化：在限制條件下尋找問題的最佳解。
- 決策樹：根據特定準則或參數，描繪不同決策與結果。
