分类目录归档：数据分析平台
Hypothesis Testing（假设检验）是统计学中的一种方法，用于通过样本数据来验证一个关于总体（或分布）特征的假设。通过假设检验，研究人员能够评估样本数据是否支持一个特定的假设，或者是否需要拒绝该假设。
例如： - H₀: 样本的平均值等于某个特定值（例如，...
插补（Imputation）技术是用来处理数据集中的缺失值的技术。缺失数据是数据分析中常见的问题，而插补缺失值对于保证数据集的完整性和有效性非常重要。插补的目标是通过合理的估算方法，填充缺失的数据值，从而使数据能够用于进一步分析或建模。
以下是常见的插补技术：
均值插补：用该特征（列）的均值来替代缺失值。
中位数插补：用该特征的中位数来替代缺失值。
众数插补：用该特...
马尔可夫过程（Markov Process）是一种随机过程，其中系统的未来状态仅与当前状态有关，而与过去的状态无关。换句话说，马尔可夫过程满足“无记忆性”或“马尔可夫性质”，即系统的状态转移只依赖于当前状态，和之前的历史状态无关。
进行数据分析项目时，通常需要遵循一系列系统化的步骤来确保数据分析的高效性和准确性。以下是常见的 数据分析项目流程，包括从数据收集到最终报告的各个阶段：
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种聚类分析方法，通过构建层次结构树（树状图，Dendrogram）将样本数据逐渐合并或划分为不同的群组（簇）。层次聚类不同于K-means等非层次的聚类算法，它不需要提前指定簇的数量，而是通过树形结构自底向上或自顶向下地聚类。
这种方法是自底向上的。它从每个数据点开始，每个数据点作为一个独立的簇。然后，逐步合并相似度最高的两个簇，直到所有数据点都合并成一个簇。
分裂式层次聚类（Divisive Hi...
KNN Imputation（K-Nearest Neighbors Imputation）是一种基于K-最近邻算法的缺失值填充方法，广泛应用于数据分析和机器学习中。当数据集中存在缺失值时，KNN imputation可以通过相似的样本来推测缺失值。该方法的基本思路是：利用相似数据点（邻居）填补缺失值，假设相似的样本之间有相似的属性值。
KNN imputation 基于以下几个步骤：
对于每个包含缺失值的样本，通过计算其他样本之间的相似性（通常使用欧几里得距离、曼哈顿距离或其他距离度量方法）来找到与缺失值样本相似的K个最近邻。
离群值（Outlier）是指在数据集中，与大多数其他数据点显著不同的数据点。换句话说，离群值是一个异常值，它与数据的整体趋势和模式偏差较大。离群值可能是由于数据录入错误、数据变异性或真实的稀有事件等原因引起的。
这种离群值指的是数据集中明显偏离其他数据点的个别数据...
在数据分析过程中，使用合适的工具和技术能够提高分析效率和质量。数据分析工具集涵盖了从数据收集、清洗、可视化、分析到报告生成等多个方面。根据不同的需求和业务场景，可以选择不同的工具。以下是常见的数据分析工具集，按功能分类。
这些工具用于从不同的数据源（如数据库、网页、API等）收集和提取数据。
用于网页抓取和数据提取，支持从网站和API获取数据。
Scrapy：
一个强大的网页抓取框架，适合大规模的数据抓取和处理。
Apache Nifi：
用于数据流管理，可以处理数据的自动化采...
数据的动态性指的是数据在某一时间段内的变化和更新特性。随着时间的推移，数据不断发生变化，它们的值、结构或内容可能会发生更新、删除或新增。这种变化使得数据不再是静态的，而是具有一定的时间性和时效性。
更新可以是增量的（只修改新增或修改的部分），也可以是全量的（所有相关记录都会被重写）。
数据删除：
随着时间的推移，数据可能会被删除或归档。比如，在客户数据管理系统中，客户长期不活跃可能会导致他们的账户被删除，或在数据清理过程中删...
Data Profiling（数据剖析）是对数据进行详细分析和总结的过程，目的是理解数据的结构、内容、质量、完整性和模式。数据剖析是数据质量管理的一个重要步骤，通常用于在数据清洗、数据集成、数据迁移或数据分析之前，发现数据中的潜在问题、异常值或不一致性。
通过分析数据，评估数据的准确性、完整性、一致性和有效性，识别数据质量问题（如缺失值、重复值、格式错误等）。
理解数据结构：
通过剖析数据，理解数据的类型、范围、分布和统计特性，帮助分析人员更好地了解数据的基本特性。
发现数据异常：
识别数据中的异常值或不符合预期的模式，帮助解决数...