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数据分析的三大指标

数据分析的三大指标
1. 描述性指标
描述数据的主要特征和分布,例如:
均值(平均值):数据的平均值。
中位数:将数据从小到大排序后,中间值。
众数:出现频率最高的数值。
方差:数据分散程度的度量。
标准差:方差的平方根,衡量数据的波动性。
2. 关联性指标
衡量两个或多个变量之间的关系,例如:
相关系数:衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。
共方差:衡量两个变量之间协变程度的度量。
卡方检验:用于测试两个分类变量之间是否存在关联性。
回归分析:用于探索一个变量与一个或多个自变量之间的关系。
3. 预测性指标
预测未来结果或趋势,例如:
预测模型:基于历史数据建立的统计模型,用于预测未来事件。
预测准确度:衡量预测模型的准确性,例如均方根误差(RMSE)。
分类准确度:衡量分类模型预测结果的准确性,例如召回率和准确率。
决策树:一种机器学习算法,用于预测分类结果(例如,客户流失风险)。