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数据分析课|数据分析师需要学什么,这几种数据分析回归技术必知

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发布时间:2019年11月21日 10:53:12 来源:环球网校 点击量:

【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题,今天就来讲讲数据分析师需要学什么。

我们有多少种回归技术?

有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量(自变量的个数,因变量的类型以及回归线的形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。

对于那些有创意的人,如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合,你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前,先了解如下最常用的回归方法:

1、数据分析师需要学什么——线性回归(Linear Regression)

它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

百家乐技巧用一个方程式来表示它,即 Y=a+b*X + e,其中a表示截距,b 表示直线的斜率,e 是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

一元线性回归和多元线性回归的区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是:我们如何得到一个最佳的拟合线呢?

这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据,它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时,偏差先平方,所以正值和负值没有抵消。

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分享到: 编辑:吴晨辉

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