学习《深入浅出数据分析》,为了加深记忆,边读边做笔记。如有侵权,立即删除。

数据分析引言:分解数据

数据分析就是仔细推敲证据

所有优秀的分析师,无论专长及目标如何,都会在工作过程中按顺序执行下面这个固定基本流程,同时通过经验数据来仔细推敲各种问题。
数据分析的基本流程

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本文摘自《爱上统计学》,ISBN: 9787544268509,版权归其所有,如有侵权,立即删除。

1.方差分析(Analysis of variance)
检验两个或更多均值之间的差异。简单方差分析(ANOVA)只有一个独立变量,而析因方差分析检查一个以上独立变量的均值。一元方差分析检验两个以上的群体之间的均值差异。

2.算术平均值(Arithmetic mean)
集中趋势的一种测量方法,也就是将数据集的所有数值加起来然后除以数值的个数。

3.渐进性(Asymptotic)
正态曲线的性质,也就是曲线的双尾无限接近但永远不会与$x$轴相交。

4.平均值(Average)
一个数据集的最有代表性的值。

5.钟形曲线(Bell-shaped curve)
数据的分布以中均值、中位数和众数为中心是对称,而且双尾具有渐进性。

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阅读《金字塔原理》,摘录书中附录三的内容,版权归其所有,如有侵权,立即删除。

话说这本书理解起来真的有点费劲,可能是自己的逻辑思维不强吧/(ㄒoㄒ)/~~,摘录书中主要内容,留在今后慢慢理解。

第1章 为什么要用金字塔结构

1.为了交流方便,必须将思想(观点、结论、要点、论点、论据、建议、行动、步骤等)归类分组。
2.将分组后的思想,按照不同层次,进行抽象提炼、总结概括,搭建金字塔。
3.向读者介绍(传递、阐述、论证)思想最有效的途径,是结论先行,自上而下表达。
4.金字塔中的思想,应遵守4个基本原则。
5.条理清晰的关键,是把你的思想组织成金字塔结构,并在写作前用金字塔原理检查。

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本文转载自Category: DataVisualization,对于不明白的地方加了自己检索后的说明。

使用demo(graphics),可以查看R漂亮的图像演示。

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set.seed(1234)
x<-sample(1:100,80,replace = FALSE)
y<-2*x+20+rnorm(80,0,10)
plot(x = x,y = y)
plot(x,y)

其中set.seed(),该命令的作用是设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性。如果不设定种子,生成的随机数无法重现。

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sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)

x可以是任何对象,
size规定了从对象中抽出多少个数,size应该小于x的规模,否则会报错
replace默认是FALSE,表示每次抽取后的数就不能在下一次被抽取;TRUE表示抽取过的数可以继续拿来被抽取

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