数据分析的四种类型模式

在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学规模所碰着的四种范例的数据说明模式：描写型、诊断型、猜测型和指导型。当我与刚涉足数据科学规模的年青说明师们攀谈时，凡是，我会问他们以为什么是数据科学家最重要的手段。他们的谜底相等多样化。

我想汇报他们的是，他们最重要的手段将是可以或许把数据转化为对非专业人士而言清晰而故意义的看法。瑞典统计学家Hans Rosling在这方面很著名。这种手段每每被忽略。下面Hans Rosling的这个TedTalk谈到了这些。说明能帮助开拓有代价的看法，很有须要用一些器材来让人们相识说明所起的浸染。个中一种器材是说明四维图。简朴地来说，说明可被分别为4个重要的种别。下面我将具体表明这四个种别。

1. 描写型：产生了什么?

这是最常见的一种。在营业中，它向说明师们提供营业的重要权衡尺度的概览。一个例子是每月的利润和丧失账单。相同地，说明师可以得到大批客户的数据。相识客户(如，30%的客户是自雇型)的地理信息也可以为是“描写型说明”。充实操作可视化器材能加强描写型说明所带来的信息。

2. 诊断型：为什么会产生?

这是描写型说明的下一步困难。通过评估描写型数据，诊断说明器材使得说明师们可以或许深入说明题目的焦点缘故起因。计划精采的贸易信息dashboard整合了时刻序列数据(譬如，在多个接洽时刻点上的数据)的读入、特性的过滤和钻入成果，可以或许用于这类说明。

3. 猜测型：也许产生什么?

猜测型说明首要是举办猜测。某变乱在未来产生的也许性，猜测一个可量化的值，可能是预计工作也许产生的某个时刻点，这些都可以通过猜测模子完成。猜测模子凡是运用各类可变数据来作出猜测。数据成员的多样化与也许猜测的方针是相干联的(如，人的年数越大，越也许产生心脏病，我们可以说年数与心脏病风险是线性相干的)。随后，这些数据被放在一路，发生分数或猜测。

在一个布满不确定性身分的天下里，可以或许猜测应承人们作出更好的抉择。猜测模子在许多规模都被用到。

4. 指导型：我必要做什么?

在代价和伟大度上，下一步就是指导性模子。指导性模子基于产生了什么、为什么会产生以及一系列“也许产生什么”的说明，辅佐用户确定要采纳的最好的法子。很显然，指导性说明不是一个单独的举动，现实上它是其他许多举动的主导。交通应用是一个很好的例子，它辅佐人们选择最好的回家蹊径，思量到了每条蹊径的间隔、在每条路上的速率、以及很要害的今朝的交通限定。

另一个例子是天生测验时刻表，不让任何门生的时刻表产生斗嘴。

（编辑：湖南网）

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