傳統數據處理方法(你所了解的針對結構化數據的傳統數據處理方法)
1.你所了解的針對結構化數據的傳統數據處理方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（cluster analysis）聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。
聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。
聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（factor analysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。
在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。3、相關(guān)分析（correlation analysis）相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。
相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以x和y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則x與y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。4、對應分析（correspondence analysis）對應分析（correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、r-q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。
可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析研究一個(gè)隨機變量y對另一個(gè)（x）或一組（x1,x2，…，xk）變量的相依關(guān)系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。
運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。6、方差分析（anova/analysis of variance）又稱(chēng)“變異數分析”或“f檢驗”，是r.a.fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。
由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。
方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析。
2.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
3.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
4.傳統數據庫處理方式和大數據處理方式的區別
文件系統把數據組織成相互獨立的數據文件，實(shí)現了記錄內的結構性，但整體無(wú)結構；而數據庫系統實(shí)現整體數據的結構化，這是數據庫的主要特征之一，也是數據庫系統與文件系統的本質(zhì)區別。
在文件系統中，數據冗余度大，浪費存儲空間，容易造成數據的不一致；數據庫系統中，數據是面向整個(gè)系統，數據可以被多個(gè)用戶(hù)、多個(gè)應用共享使用，減少了數據冗余。
文件系統中的文件是為某一特定應用服務(wù)的，當要修改數據的邏輯結構時(shí)，必須修改應用程序，修改文件結構的定義，數據和程序之間缺乏獨立性；數據庫系統中，通過(guò)DBMS的兩級映象實(shí)現了數據的物理獨立性和邏輯獨立性，把數據的定義從程序中分離出去，減少了應用程序的維護和修改。
文件系統和數據庫系統均可以長(cháng)期保存數據，由數據管理軟件管理數據，數據庫系統是在文件系統基礎上發(fā)展而來(lái)。
5.常用的數據分析方法有哪些
去百度文庫，查看完整內容>內容來(lái)自用戶(hù)：蔣上樹(shù)常用數據分析方法有那些文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）標簽：本文包括：常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。
聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。
不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。
因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP。
6.數據分析都有哪些方法
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析； 問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling） 。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。 數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
7.傳統數據庫處理方式和大數據處理方式的區別
文件系統把數據組織成相互獨立的數據文件，實(shí)現了記錄內的結構性，但整體無(wú)結構；而數據庫系統實(shí)現整體數據的結構化，這是數據庫的主要特征之一，也是數據庫系統與文件系統的本質(zhì)區別。
在文件系統中，數據冗余度大，浪費存儲空間，容易造成數據的不一致；數據庫系統中，數據是面向整個(gè)系統，數據可以被多個(gè)用戶(hù)、多個(gè)應用共享使用，減少了數據冗余。
文件系統中的文件是為某一特定應用服務(wù)的，當要修改數據的邏輯結構時(shí)，必須修改應用程序，修改文件結構的定義，數據和程序之間缺乏獨立性；數據庫系統中，通過(guò)DBMS的兩級映象實(shí)現了數據的物理獨立性和邏輯獨立性，把數據的定義從程序中分離出去，減少了應用程序的維護和修改。
文件系統和數據庫系統均可以長(cháng)期保存數據，由數據管理軟件管理數據，數據庫系統是在文件系統基礎上發(fā)展而來(lái)。
8.傳統的基本數據模型有哪幾種
傳統的基本數據模型有以下三種：
1、層次模型
層次模型是一種樹(shù)結構模型，它把數據按自然的層次關(guān)系組織起來(lái)，以反映數據之間的隸屬關(guān)系。層次模型是數據庫技術(shù)中發(fā)展最早、技術(shù)上比較成熟的一種數據模型。它的特點(diǎn)是地理數據組織成有向有序的樹(shù)結構，也叫樹(shù)形結構。結構中的結點(diǎn)代表數據記錄，連線(xiàn)描述位于不同結點(diǎn)數據間的從屬關(guān)系（一對多的關(guān)系）。
2、網(wǎng)狀數據模型
網(wǎng)狀模型將數據組織成有向圖結構，圖中的結點(diǎn)代表數據記錄，連線(xiàn)描述不同結點(diǎn)數據間的聯(lián)系。這種數據模型的基本特征是，結點(diǎn)數據之間沒(méi)有明確的從屬關(guān)系，一個(gè)結點(diǎn)可與其它多個(gè)結點(diǎn)建立聯(lián)系，即結點(diǎn)之間的聯(lián)系是任意的，任何兩個(gè)結點(diǎn)之間都能發(fā)生聯(lián)系，可表示多對多的關(guān)系。
3、關(guān)系數據模型
由于關(guān)系數據庫結構簡(jiǎn)單，操作方便，有堅實(shí)的理論基礎，所以發(fā)展很快，80年代以后推出的數據庫管理系統幾乎都是關(guān)系型的。涉及到的基礎知識有：關(guān)系模型的邏輯數據結構，表的操作符，表的完整性規則和視圖、范式概念。
關(guān)系模型可以簡(jiǎn)單、靈活地表示各種實(shí)體及其關(guān)系，其數據描述具有較強的一致性和獨立性。在關(guān)系數據庫系統中，對數據的操作是通過(guò)關(guān)系代數實(shí)現的，具有嚴格的數學(xué)基礎。
9.數據分析的方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
