數(shù)據(jù)解析的常見方式有哪些?

　　在Python數(shù)據(jù)整理完后，就要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)解析工作。數(shù)據(jù)解析工作有很多的方法，由于不同社群所使用的方法及方法使用情況皆不相同，下面筆者介紹一些較為常見的方法。在實(shí)際工作中，社群運(yùn)營者還需要結(jié)合實(shí)際情況，選擇合適的方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)解析。

　　1.分類

　　分類是一種基本的數(shù)據(jù)解析方式。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的部分和類型，通過進(jìn)一步分析，能夠挖掘事物的本質(zhì)。

　　2.回歸

　　回歸是一種應(yīng)用廣泛的統(tǒng)計分析方法?？梢酝ㄟ^規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好地擬合實(shí)測數(shù)據(jù)。如果能夠很好地擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

　　3.聚類

　　聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一種聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式。其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此聚類分析也稱為無指導(dǎo)或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

　　數(shù)據(jù)聚類是用于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、圖像分析以及生物信息。

　　4.相似匹配

　　相似匹配是通過一定的方法來計算兩個數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會用一個百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如用戶輸入糾錯、推薦統(tǒng)計、自動評分系統(tǒng)等領(lǐng)域。

　　5.統(tǒng)計描述

　　統(tǒng)計描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，用一定的統(tǒng)計指標(biāo)和指標(biāo)體系表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)處理工作，主要方法包括平均指標(biāo)和變異指標(biāo)的計算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

　　6.因果分析

　　因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測的方法。運(yùn)用因果分析法進(jìn)行市場預(yù)測時主要是采用回歸分析方法，除此之外，社群盈利模型和投入產(chǎn)出分析等方法也較為常用。