数据分析

商业智能（Business Intelligence，BI）、数据仓库（Data Warehouse，DW）和数据挖掘（Data Mining，DM）三者之间的关系：

数据仓库是一个集成、主题化、稳定的数据存储区域，为BI和DM提供数据支持。BI通过可视化分析和数据报表等方式，将数据转化为有价值的信息，帮助企业管理层和决策者快速准确地获得洞察，支持企业决策。而DM是从数据中自动提取模式、趋势和关系的过程，用于发现数据的隐含规律和预测未来走向

数据采集 -> 数据挖掘 -> 数据可视化

均值

平均值容易受到极端值的影响，只有在数据呈均匀分布或者正态分布的情况下才会有意义

辛普森悖论告诉我们，有的时候，在分组比较中占优势的一方，在总评中反而可能是失势的一方，平均值需要看它的分组构成，而不是简单地用平均值去代表所有的整体

大数定律与小数陷阱

期望值

反映在大数定律下多次执行某件事情之后，得到的一个最可能的收益结果

随机对照试验

通过多组随机试验来验证一个理论和假设是否真实，AB测试就是一种随机对照试验

直方图与幂分布

从直方图体现出来呈指数下降或者上升的分布形式，叫做“幂律分布”

帕累托法则：二八定律

拉普拉斯分布

跟正态分布相反，这种分布从左到右，斜率先缓慢增大再快速增大，到达最高点后变为负值继续先快速减小，最后再缓慢地减小

拉普拉斯分布

这种分布在资源导向的场景比较多见，比如股市、房价，越塔尖的个体越具有资源吸附能力

散点图与相关性

一些散点图的分布规律：

误区：

标准差

代表一组数值和平均值相比分散开来的程度。也就是说，标准差大代表大部分的数值和平均值差异比较大，标准差小代表这组数字比较接近平均值

标准误差代表一种推论的估计，它反映的是多次抽样当中样本均值之间的离散程度

数据抽样

小数据抽样：

  1. 简单随机抽样：从总体 N 个单位中随机地抽取 m 个单位作为样本，使得每一个样本被抽中的概率相同
  2. 系统抽样：依据一定的抽样距离，从整体中抽取样本，即限定每轮抽样的数据范围都不同
  3. 分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本，从而保证样本的结构接近于总体的结构
  4. 整群抽样：将总体中若干个单位合并为组（这样的组被称为群），抽样时直接抽取群，然后对所选群中的所有单位实施调查

分层抽样是先分层再从各层抽样本，整群抽样是先分群再抽一个群调查

大数据抽样：

  1. 蓄水池算法
  2. 过采样
  3. 欠采样
public class ReservoirSampling {
    private int[] ALL; // 整体的水池中的数据
    private final int N = 100000; // 整体数据规模
    private final int K = 1000; // 水池规模
    private Random random = new Random();
    public void setUp() throws Exception {
        ALL = new int[N];
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            ALL[i] = i;
        }
    }
    private int[] Sampling(int K) {
        int[] Pool = new int[K];
        for (int i = 0; i < K; i++) { // 前面K条数据直接进入水池
            Pool[i] = ALL[i];
        }
        for (int i = K; i < N; i++) { // K + 1个元素开始进行概率采样
            int r = random.nextInt(i + 1);  //这就是K/N的概率
            if (r < K) {
                Pool[r] = ALL[i]; //如果被选中了，那么这条数据就被从蓄水池中挤出来，新数据进去
            }
        }
        return Pool;
    }
}

过采样、欠采样

指数

指数 = 变量值/标准值 x 100

指数公式本身很简单，关键在于指数公式的背后，要如何去制定一个能够保持指数有效性的规则

从股市上证沪深指数，到互联网用户忠诚指数，都需要定义解释一系列规则来创建这样的一个指数

要制定某个指数，比方说设定 KPI 的时候，我们要注意不要光看公式的建立，而是要把一系列定义调整的制度算法规定出来

因果倒置

数据的确是同步发生的，但是不代表这些数据之间有因果关系

精确率与置信区间

准确率 = 预测正确的样本数量 / 预测总的样本数量

精确率为预测正确的正例 (TP) 在所有预测为正例的样本中出现的概率

召回率用是预测正确的正例 (TP) 在原始的所有正例样本中出现的概率

置信度和置信区间是一组参数，说明算法模型误差有多大

回归

两个变量之间有回归逻辑，不代表着两个变量之间有因果逻辑

逻辑回归

关联规则外巨额

关联规则挖掘可以从数据集中发现项与项（item 与item）之间的关系

支持度（Support）

表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。表示A和B同时在总数I 中发生的概率：

Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∩Y) / P(I) = num(X∩Y) / num(I)

置信度 （Confidence）

在先决条件X发生的情况下，由关联规则”X→Y“推出Y的概率。表示在发生X的项集中，同时会发生Y的可能性，即X和Y同时发生的个数占仅仅X发生个数的比例：

Confidence(X→Y) = P(Y|X) = P(X,Y) / P(X) = P(X∩Y) / P(X)

提升度（Lift）

表示含有X的条件下，同时含有Y的概率，与只看Y发生的概率之比。提升度反映了关联规则中的X与Y的相关性，提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度<1且越低表明负相关性越高，提升度=1表明没有相关性，即相互独立

Lift(X→Y) = P(Y|X) / P(Y)

连坐算法

如果 123 是频繁组合，则 12、13、23 也是频繁组合；若 12 是非频繁组合，则 123 也是非频繁组合

FP-Growth 算法

创建了一棵 FP 树来存储频繁项集。在创建前对不满足最小支持度的项进行删除，减少了存储空间，整个生成过程只遍历数据集 2 次

蒙特卡洛算法和拉斯维加斯算法

蒙特卡罗算法原理：每次计算都尽量尝试找更好的结果路径，但不保证是最好的结果路径。用这样寻找结果的方法，无论何时都会有结果出来，而且给的时间越多、尝试越多，最终会越近似最优解

拉斯维加斯算法原理：就是每次计算都尝试找到最好的答案，但不保证这次计算就能找到最好的答案，尝试次数越多，越有机会找到最优解

马尔可夫链

协同过滤

用数据说话

问题确定

和利益无关的问题都不值得做数据分析，值得的一个是带来更多的收入，一个是帮着节约成本

提出问题 -> 提出理想 -> 结构化分析

数据采集

  1. 趋势分析法：找到某一个类型的数据之后，捕捉这个数据一个时间段以内的变化。通过这些数据变化，我们去知道曾经有哪些变化、对结果数据会有哪些影响，这样可以找到其中关键的问题和原因
  2. 快照扩展法：截取某个时点的情况，然后通过下钻的方式来扩展这个指标的分布情况。我们会看在这个时点里面我们各部分对于整体的占比和影响程度
  3. 衍生指标法：进一步进行数据的加工，制造出一些衍生指标来拨开迷雾，衍生指标就像几何当中的辅助线一样，会帮助我们看到更有意义的数据

数据揭示

实践

改变和创新的扩散过程是要有一个周期的，参考埃弗雷特·罗杰斯（E.M.Rogers）提出创新扩散模型

观点的认知到具体落实到行动，理性行为理论：一件事，从认知到行动意图，不但是有主观的个体认知，同时客观的世界也是一种规范作用

可视化

可视化图使用的情况：