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适合初学者的数据分析项目有哪些?

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标签: 数据分析 初学者数据分析项目
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1.电影引荐体系项目

这个风趣的数据剖析项目(包含代码)的意图是树立一个引荐体系,向用户引荐电影。

让我们经过一个例子来理解这一点。您是否从前运用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体渠道?如果是,那么您必定现已注意到,一段时间之后,这些渠道会根据您的门户喜爱开端向您引荐其他电影和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解引荐体系的工作原理。

2.运用机器学习进行客户细分

客户细分是一切面向客户的职业(B2C公司)最重要的运用之一。它运用机器学习的聚类算法,该算法使公司能够定位潜在的用户群,并且能够确认最佳客户。

它运用群集技能,公司能够经过这些技能辨认客户的几个细分市场,从而使他们能够针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还运用K-means聚类算法,该算法关于聚类未标记的数据集至关重要。

3. R中的情感剖析模型

几乎每个数据驱动的安排都运用情感剖析模型来确认其客户对公司产品的态度。

简而言之,这是计算地辨认和分类文本中表达的定见的过程,特别是为了确认消费者对特定产品或主题的态度是正面的,负面的还是中立的。您将不得不使用微小的文本包来剖析数据,并对数据集中现已存在的相应单词给出分数。

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    1.回归分析

    当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。

    2.假设检验

    这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

    3.蒙特卡洛模拟

    作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法,可以跨越多个领域应用,包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性,可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

    4.内容分析

    这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据,以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时,内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

    5.叙事分析

    叙事分析主要包含五个要素,即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式,可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

    没有统计分析的黄金标准,也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案,以优化企业的业务,对企业业务进行数字化变革。

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