主成分分析法(PCA)原理和步骤 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种多变量统计方法,它是最常用的降维方法之一,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据,转换为一组线性不相关的变量,转换后的变量被称为主成分. 可以使用两种方法进行 PCA,分别是特征分解或奇异值分解(SVD). 准备工作 PCA 将 n 维输入数据缩减为 r 维,其中 r<n.简单地说,PCA 实质上是一个基变换,使得变换后的数据有最大的方差,也就是通过对坐标轴的旋转和坐标原点的

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名称 精益方法 Six Sigma管理 假定 1)消除浪费可以改善绩效 2)大量的小改进更有利于组织成长 1)问题总是存在的: 2)测量是重要的: 3)随着变异减少,系统产出得到改进 文化基础 东方以人为本的文化和管理思想 西方制度.工具化的文化和管理思想 直接目标 1)消除一切浪费.降低成本: 2)缩短流程周期,增强响应能力: 3)多品种.小批量生产,增加柔性 1)消除变异.优化流程: 2)提高质量.增加价值 关注焦点 价值流 问题 工具方法 5S现场管理.准时生产.快速换算.Poka-Yok

RNA测序的质量控制 发表评论 3,112 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 ENCODE项目向我们揭示,人类基因组中超过70%能得到转录,只不过不会发生在同一个细胞里.为了研究如此多样的转录本,研究人员开发了许多技术,其中RNA测序(RNA-seq)是最全面也最有效的. 许多人相信,未来基因组数据将会对患者的治疗产生重要的影响.不过也有不少专家质疑基因组分析的准确性和可靠性.为此,美国FDA牵头了RNA测序质量控制(SEQC)项目,评估了多个试验室RNA-seq数据

因子分析 有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子.定义:因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的 大部分信息的统计学方法.因子分析有下面4个基本步骤:(1)确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析 最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵.如果相关系数矩阵在进行 统计检验中,大部分相关系数都小于0.3,并且未通过统计检验,那么这些变量就 不适合于进行因子分析.(2)构造因子

  一.概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别. 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中.与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中. 先简要阐述下上述四种算法之间的关系,已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会.没有了解过K-means的读者

亲和图.关联图.系统图.矩阵图.网络图.pdpc.矩阵数据分析法

MCM 写作 引言的写作 对赛题的解读. 对现有研究成果的松树与评论 对解题思路和主要方法进行简介 引言第一句话是最重要的,应该激发读者阅读兴趣,应该浅显易懂,不用或者少用数学公式 赛题选定以后要首先用自己的语言重述赛题,明确解题目标,澄清原题叙述中的模糊感念 一题多解,明确表示出是如何解决赛题的 蕴涵着某些机动.可发挥的补充假 设条件,或参赛者可以根据自己收集或模拟产生数据 论文主体 假设条件与解释 打开脑洞,找出合理的假设 必须要给这些假设以合理的解释 模型设计 建立数学模型是解决问题的手段

今天我们从账户数据表现来看一看怎样通过数据分析,判断账户出现的问题及解决思路.也欢迎大家提出意见,共同讨论进步. 首先我们从关键词报告来分析数据: 以上图数据为例.(设定该行业CPC均价为8) 先说下CTR是关键词点击率=点击数 / 展示数:CPC是关键词平均价格=消耗 / 点击: 咱们来看“营销”这个词CPC高过8可能会有哪些原因呢? 1. 行业竞争激烈: 2. 关键词出价高: 3. 关键词质量度低: 4. 创意相关度不高: 5. 排名是否有问题: 再来看“推广”这个词,CPC低,CTR高,可

并且SVD分解也适用于一般的矩阵. 主成分分析可以简单的总结成一句话:数据的压缩和解释.常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标,并且给综合指标所包含的信息以适当的解释.在实际的应用过程中,主成分分析常被用作达到目的的中间手段,而非完全的一种分析方法. 可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分,以及每个主成分与原来变量之间线性组合关系式.但是细心的朋友会发现,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始

  聚类的核心概念是相似度或距离,有很多相似度或距离的方法,比如欧式距离.马氏距离.相关系数.余弦定理.层次聚类和K均值聚类等 1. K均值聚类思想   K均值聚类的基本思想是,通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小,特别地,代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和\[J(c,\sigma) = \sum_{i=1}^M{||x_i - \sigma_{c_i}||}^2\] 其中\(x_i\)代表第i个样本点,\(c_i\)是\(x_i\)所属于的

6 - 模型与框架 利用现有的成熟的理论.模型与框架,结合实际业务情况,搭建分析框架,尽量确保数据分析维度的完整性,结果的有效性及正确性. 营销理论模型:4P.用户使用行为.STP理论.SWOT等. 管理理论模型:PEST.5W2H.时间管理.生命周期.逻辑树.金字塔.SMART原则等. 7 - 简单的数据分析法 交叉分析:通常是把纵向对比和横向对比综合起来,对数据进行多角度的结合分析 对比分析:横向对比.纵向对比,与不同目标.时期.区域.组织.行业等对比 分组分析:分组的目的在于对比,必须结合

1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法. 1.1 应用 寻求变量的基本结构, 简化变量系统. 用于分类, 根据因子得分值, 在因子轴所构成的空间中将变量或者样本进行分类 (能够分析样品间差异的原因). 1.2 类型 R型因子分析: 研究变量之间的相关关系. Q型因子分析: 研究样本之间的相关关系. 2. 因子分

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113113765 PowerBI数据分析02:结构百分比分析法 作者:海艳 结构百分比分析法,又称纵向分析,是指同一期间财务报表中不同项目间的比较与分析,将财务报表中的某一重要项目(如资产负债表中的资产总额或权益总额)的数据作为100%,然后将报表中其余项目额都以这一项目的百分比的形式作纵向排列,从而揭示出各项目的数据在公司财务中的意义的一种财务分析方法. 涉及的常用DAX函数 SUM对某个列中的所有数值求和 SUMX 返回为表中的每一

​https://zhuanlan.zhihu.com/p/113113765 本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之二,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,利用PowerBI发现问题分析问题,欢迎学习借鉴. 她的上一篇分享: PowerBI数据分析实践01 | 水平分析法 PowerBI数据分析02:结构百分比分析法 作者:海艳 结构百分比分析法,又称纵向分析,是指同一期间财务报表中不同项目间的比较与分析,将财务报表中的某一重要项目(如资产负

https://zhuanlan.zhihu.com/p/103264851 ​本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之一,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,从各项指标的计算,到可视化展现,利用PowerBI发现问题分析问题,欢迎学习借鉴. PowerBI数据分析01:水平分析法 作者:海艳 首先,以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图) 接下来我会围绕这五种不同的方法论,进一步的阐述他们在 PowerB

基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 算法步骤 随机选择k个点作为"中心点" 计算剩余的点到这个k中心点的距离,每个点被分配到最近的中心点组成聚簇 随机选择一个非中心点,用它代替某个现有的中心点,计算这个代换的总代价S 如果S<0,则用代替,形成新的k个中心点集合 重复2,直至中心点集合不发生变化 K中心法的实现:PAM PAM使用离差平方和来计算成本S(类似于ward距离的计算) R语言的cluster包实现了PAM K中心法的优点:对于&

今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制. Holt-Winters算法中提供了alpha.beta和gamma 来分别相应当前点的水平.趋势部分和季节部分.參数的去执法范围都是0-1之间,而且參数接近0时.最近的观測值的影响权重就越小.我们以澳大利亚昆士兰州海滨纪念商品的月度销售日子为分析对象.老套路.咱

上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt). Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率.其平滑水平是由两个參数控制.alpha:预计当前点水平.beta:预计当前点趋势部分斜率.两个參数都介于0-1之间.当參数越接近0,大部分最近的观測值的权值将较小. 我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例,我们首先

项目背景 杜邦分析法 利用 杜邦分析法完成对一份数据的动态分析 流程图如下 项目源数据 左侧为竖向的数据管理, 右侧为横向的数据管理 横向的数据管理在数据透视的时候会很不方便, 并不推荐 常用叫法左边为 堆叠表, 右侧为 宽表 项目展示 通过点选右侧的月份点选框可以实现左侧图标的动态展示杜邦分析的结果 项目实现 数据透视表 / 切片器 创建一个数据透视表, 然后插入月份切片器 数据引用 成体图表的这些数据使用跨表的数据引用, 引用自数据透视表中 复制切片器 切片器可以跨表复制粘贴, 实现跨表的透

https://zhuanlan.zhihu.com/p/103264851 首先,以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图) 接下来我会围绕这五种不同的方法论,进一步的阐述他们在 PowerBI 中的应用,本文先谈一下水平分析法的应用. 01 | 水平分析法 水平分析法,指将反映企业当前状况的信息与前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比,研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法. ①绝对增减变动 同比环比 可以适用在收入.成本.利润