數(shù)據(jù)時(shí)代下涂料行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析-資料下載頁(yè)
2025-03-09 11:33本頁(yè)面
【正文】 一直 都不高，所有，涂料行業(yè)很多數(shù)據(jù)價(jià)值一直都被人們所忽視，消失在歷史的輪轉(zhuǎn)中。過(guò)去，涂料企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知也局限于一些宏觀數(shù)據(jù)，例如年產(chǎn)量、年增長(zhǎng) 率、月產(chǎn)量等宏觀信息，對(duì)消費(fèi)者的認(rèn)知一般只是通過(guò)線下調(diào)查問(wèn)卷的方式來(lái)攝取。知識(shí)普及：大數(shù)據(jù)分析的五階段： ：抽取一些代表性的樣 本數(shù)據(jù)集 (通常為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集 )。樣本容量的選擇標(biāo)準(zhǔn)為：包含足夠的重要信息，同時(shí)也要便于分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數(shù)據(jù)導(dǎo)入、 合并、粘貼、過(guò)濾以及統(tǒng)計(jì)抽樣方法。 ：通過(guò)考察關(guān)聯(lián)性、趨勢(shì)性以及異常值的方式來(lái)探索數(shù)據(jù)，增進(jìn)對(duì)于數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)。該步驟涉及的工具 為：統(tǒng)計(jì)報(bào)告、視圖探索、變量選擇以及變量聚類等方法。 ：以模型選擇為目標(biāo)，通過(guò)創(chuàng)建、選擇以及轉(zhuǎn)換變量的方式來(lái)修改數(shù)據(jù)集。該步驟 涉及工具為：變量轉(zhuǎn)換、缺失處理、重新編碼以及數(shù)據(jù)分箱等。 ：為了獲得可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，我們需要借助于分析工具來(lái)訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)模型或者機(jī)器 學(xué)習(xí)模型。該步驟涉及技術(shù)為：線性及邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘法、 LARS及 LASSO、 K近鄰法以及其他用戶 (包括非 SAS用戶 )的 模型算法。 ：評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的有效性和可靠性。涉及技術(shù)為：比較模型及計(jì)算新的擬合統(tǒng)計(jì)量、臨界分析、決策支持、報(bào)告生成、評(píng)分代 碼管理等。數(shù)據(jù)挖掘者可能不會(huì)使用全部 SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結(jié)果之前，可能需要多次重復(fù)其中部分或者全部步驟。 【《 假如你老公是賣涂 料的 ...》】 涂料市場(chǎng)涂料行業(yè)
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