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数据清理能力测试(数据清理计划)

本文向给大家分享数据清理能力测试相关知识,同时小编也会对数据清理计划进行解释,如果能解决您在数据清理能力测试方面面临的问题,请收藏关注本站,现在开始吧!

数据清洗主要包括哪些内容

量化数据管理阶段定位企业管理等级非结构化数据应用能力分级测试正式
数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据,并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说,数据清洗框架由5个步骤构成,第一就是定义错误类型,第二就是搜索并标识错误实例,第三就是改正错误,第四就是文档记录错误实例和错误类型,第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。
清洗数据有三个方法,分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势,能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法,所谓的分箱法,就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里,然后进行测试每粗差一个箱子里的数据,并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。
怎么分箱,我们可以按照记录的行数进行分箱,使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区颂帆间范围设置一个常数,这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号,我们可以求每一个箱的平均值,中位数、或者使用极值来绘制折线图,一般来说,折线图的宽度越大,岩樱皮光滑程度也就越明显。

产品经理常用的数据分析方法

通过sysbench工具实现mysql数据库的性能测试
数据分析的方法
第一步:数据准备:(70%时间)
• 获取数据(爬虫,数据仓库)
• 验证数据
• 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)
• 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(I/O和文件串的处理,逗号分隔)
• 抽样(大数据时。关键是随机老告)
• 存储和归档
第二步:数据观察(发现规律和隐藏的关联)
• 单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数
• 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
• 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图
第三步:数据建模
• 推算和估算(均衡可行性和成本消耗)
• 缩放参数模型(缩放维度优化问题)
• 建立概率模型(二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比)
第四步:数据挖掘
• 选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟,相似度计算,主成分分析)
• 大数据考虑用Map/Reduce
• 得出结论,绘制最后图表
循环到第二步到第四步,进行数据分析,根据图表得出结论完穗仔成文章。
业务分析版
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹,就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求,数据才可能为你所用。
1. 数据为王,业务是核心
• 了解整个产业链的结构
• 制定好业务的发展规划
• 衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2. 思考指标现状,发现多维规律
• 熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状
• 对比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间
• 拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果
• 争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法,或者复杂的统计公式,更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉,因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示,需要使用直觉与观察(数据可视化技术来呈现)。
3. 规律验证,经验总结
发现了规律之后不能立刻侍族明上线,需要在测试机上对模型进行验证。
P.S.数学建模能力对培养数感有一定的帮助
数据分析推荐书单
《Head First Data Analysis》:深入浅出数据分析
电子工业出版社的经典书目系列,从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多,适合入门。
《Head First Statistics》:深入浅出统计学
推荐理由同上,适合入门者的经典教材。
《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》:R语言实战
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合,堪称经典。
《数据之魅-基于开源工具的数据分析》:数据之魅
作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一,包含大量的R语言模拟过程及结果展示,例举了很多数据分析实例和代码。
《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》:数据挖掘技术
作者是Data Miners的创办人,有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系,包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。
先把这些花时间啃啃,数据分析的理论部分就基本入门了,根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。

产品经理的数据分析

软件测试专业主要学习测试基础,数据库管理,学脚本语言,软件测试
关于产品经理书籍的话有很多:启示录、结网、设计心理学、简约之上、从0到1。。。视频嘛墙裂推荐刘文智老师的《产品州歼旁经理深入浅出》系列,册橡或者手把手教你做产改悔品等等。

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