¿Qué métodos y modelos de análisis de datos existen?
1. Método de análisis de datos de análisis de clasificación
En el análisis de datos, si los datos están clasificados, se pueden analizar mejor. El análisis de clasificación consiste en colocar algunas partes de categorías desconocidas en una de las categorías que hemos clasificado; o analizar algunos datos, clasificar los datos en categorías cercanas a este nivel y realizar ajustes razonables a los objetos observados en función de este nivel. Sólo así podremos analizar mejor los datos.
En segundo lugar, análisis comparativo de métodos de análisis de datos
Muchos análisis de datos suelen utilizar métodos de análisis de datos de análisis comparativo. El análisis comparativo generalmente compara dos datos interrelacionados, muestra e ilustra cuantitativamente el número de objetos de investigación en un determinado estándar y descubre si otras diferencias y relaciones son armoniosas.
3. Método de análisis de datos de análisis de correlación El método de análisis de datos de análisis de correlación también es un método de análisis de datos relativamente común que se refiere a un método de análisis que estudia la relación entre variables. Según se distingan entre variables independientes y variables dependientes, generalmente se dividen en dos categorías: una es para aclarar la relación entre variables independientes y variables dependientes, la otra es un método de análisis que no distingue entre relaciones causales y solo estudia si las variables; están relacionados, la dirección de correlación y la cercanía.
El análisis de sensibilidad se refiere a una técnica de análisis de incertidumbre que estudia el impacto de ciertos factores sobre un determinado indicador clave o un grupo de indicadores clave desde la perspectiva del análisis cuantitativo.
El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa entre dos o más variables.
Una serie temporal es una serie de números que ordena los valores de un indicador en diferentes momentos en el tiempo en orden cronológico. Los experimentos de series de tiempo son registros objetivos del comportamiento histórico del objeto de investigación y, por lo tanto, incluyen las características estructurales y las leyes del objeto de investigación.
4. Método de análisis integral de datos
El proceso de jerarquía analítica es un método práctico de toma de decisiones multiobjetivo o multiprograma. Debido a su practicidad y eficacia para abordar problemas complejos de toma de decisiones, el método de análisis de datos del Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) se ha utilizado ampliamente en todo el mundo. Sus aplicaciones se han extendido a muchos campos como la planificación y gestión económica, la política y distribución energética, las ciencias del comportamiento, el mando militar, el transporte, la agricultura, la educación, la atención médica y el medio ambiente.
Sin embargo, el análisis integral es diferente del proceso de jerarquía analítica. El análisis integral se refiere a un método de investigación que utiliza estadísticas, finanzas y otros indicadores integrales para retroalimentar y estudiar las características generales y las relaciones cuantitativas de los fenómenos sociales y económicos.
Los métodos de análisis de datos y los modelos de análisis de datos mencionados anteriormente son los más utilizados en la gestión corporativa y la toma de decisiones de inversión, y desempeñan un papel vital en la toma de decisiones corporativas. En términos generales, los analistas de datos suelen utilizar el análisis comparativo, el análisis de clasificación, el análisis de correlación y el análisis integral. Espero que este artículo pueda ayudarle a comprender mejor los big data.