第3章資料的探索-資料下載頁
2024-09-28 16:11本頁面
【導讀】什麼是資料的探索?資料探索的主要目的在於。人們可以利用視覺化的方式來發(fā)現(xiàn)樣式以及進行結果的解釋。本章將資料探索的重點放在。東北國家技術中心，Chester. 彙總統(tǒng)計屬於量化的資料。眾數(shù)是指具有最高次數(shù)的屬性值。具順序性的資料，其百分位數(shù)是很。對順序性屬性或是連續(xù)值屬性x而言，其值p介於0到100. 如第50個百分位數(shù)是x50%. 對連續(xù)型資料，平均數(shù)和中位數(shù)是兩個最常見的彙。全距是指最大值和最小值間的差距。變異數(shù)和標準差是最常用來衡量一組資料分佈的方。平均數(shù)易受離群值所影響，但因變異數(shù)也要用到平。視覺化的圖表通?？梢杂脕斫忉寶庀蟆⒔洕斑x舉。將物件、屬性及關係映射至視覺化物件、屬性及關。物件的三種表示方法。選取某些要刪除、或是不重要的物件或屬性。選取包含選擇物件的子集合。將每個屬性分成兩個區(qū)間，再將其區(qū)間的資料視為。盒狀圖可以用來比較不同物件類別間屬性的差異。–二維或三維圖形可用來表示額外的屬性，但資料愈多，
【正文】 cation Taiwan) 建立多維度陣列 ? 將資料視為將資料視為多維度資料的步驟有二個：維度的識別以及屬性識別。維度是類別屬性、或者是從連續(xù)屬性轉換而來的類別屬性，將屬性的值視為一個陣列的索引，而屬性的個數(shù)就是維度的個數(shù) 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 範例：將鳶尾花資料視為多維度陣列 ? 將花瓣長、寬等轉換成多維度的陣列 – 首先，將花瓣的長和寬的屬性分割成低、中及高三類，並且計算每一類所包含的個數(shù) 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 範例：將鳶尾花資料視為多維度陣列（續(xù)） ? 每個屬性的組合，都是多維陣列中的一個元素 ? 這個元素會被指定一個數(shù)值 ? 下方的圖是以多維度表示 鳶尾花資料 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 範例：將鳶尾花資料視為多維度陣列（續(xù)） ? 下圖是將三個維度切成三個二維表單 ? 從表中可知： Setosa花型有低的寬及長； Versicolour花型有中等的寬及長 ； 而 Virginica花型的寬及長則較高 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 資料立體方塊：聚集總和 ? 多維度分析的主要動機在於用不同的方法來進行資料的彙總，一般我們所討論的彙總資料是計算其聚合的值 ? 所有可能的多維度聚集總和，稱為資料立方體，其名稱、每個維度大小並示相等，而且資料立方體可以超過三個維度，更重要的是，資料立方體其實是統(tǒng)計方法中的交叉列聯(lián)表 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 切片及切塊 ? 切片（ slicing）是指選定一個或是多個維度上的特定值所產生的立方體 ? 切塊（ dicing）是指選擇某個範圍的屬性值所形成的立方體，其做法相當於從整個陣列中定義一個子陣列 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 上捲及下鑚 ? 屬性值通常具有層級結構 – 日期是由月和週所組成 – 地點是由國家和城市組合而成 – 產品可分為衣飾、電子產品和家電等類別 ? 這些類別都可以建構成一個層級樹狀結構或是晶格 – 年是由月組成，月是由天組成 – 國家是由州組成，州是由城市所組成 169。 2020 臺灣培生教育出版 (Pearson Education Taiwan) 上捲及下鑚（續(xù)） ? 這些層級樹狀結構可以經由上捲（ rollup）或是下鑽（ drilldown）的操作來進一步瀏覽彙總資料 – 以銷售資料為例，可以上捲日期的維度而得知每月的銷售額；或是利用下鑽月的銷售額而得到每日銷售額
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