多维数据分析基础与方法
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法1. 引言1.1 概述数据分析作为一门独立学科，在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息时代的到来，我们每天都会产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息。
正确地利用和分析这些数据，可以帮助我们做出更好的决策，并找到问题的根本原因。
因此，掌握数据处理与统计方法成为了一个必备的技能。
本文将介绍数据分析入门所需掌握的基础知识和技术，以及相关工具和软件。
我们将深入讨论不同类型数据及其特点，并介绍如何进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和平滑等方法。
另外，我们还将分享一些高效而强大的数据可视化技巧，以便更好地展示和理解数据。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述：引言、数据分析基础知识、统计学基础概念、数据分析工具与软件介绍以及实例分析与实战演练。
在第二部分“数据分析基础知识”中，我们将重点介绍各种常见的数据类型及其特点。
此外，我们还将探讨数据预处理的方法，如数据清洗、数据转换和数据标准化等。
最后，在本部分中，我们还会分享一些常用的数据可视化技巧，如绘制柱状图、散点图和热力图等。
第三部分“统计学基础概念”将介绍统计学的基本概念。
我们将讨论各种描述统计方法及其应用，并简要介绍推断统计方法，如假设检验和置信区间等。
通过深入理解这些统计学概念，可以更好地进行数据分析和解释统计结果。
在第四部分“数据分析工具与软件介绍”中，我们将重点介绍两种常用的数据分析工具：Excel和Python。
我们会概述Excel中的数据分析功能，并详细介绍Python中常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
此外，我们还将简要提及R语言在数据分析中的应用及其优势。
最后一部分“实例分析与实战演练”将通过实际案例来加深理解。
我们将选取一些典型案例进行探究与解读，并提供相应的实战演练指南。
同时，我们还会结合不同业务场景演示如何进行数据处理与分析，并展示最终的结果。
1.3 目的本文的目的是帮助读者入门数据分析，并掌握基本的数据处理与统计方法。
多维数据分析方法与模型研究
多维数据分析方法与模型研究是数据科学领域中一个重要的研究方向。
随着互联网的不断发展和数据量的爆炸式增长，数据变得越来越复杂，传统的统计方法已经难以胜任对它们的处理。
因此，需要一些全新的方法和技术来解决这一问题。
一、多维数据分析方法多维数据分析方法是现代数据分析领域中的一种重要技术，它具有多维性、非结构性、高维性和大规模性等特征。
多维数据分析方法主要有簇分析、主成分分析、决策树、神经网络等。
簇分析是一种寻找数据中相似结构的技术，它可以将数据分成若干个簇，并透过簇中的特征来描述数据。
主成分分析是一种将多个相关变量转化为少量独立变量的技术，这些独立变量被称为主成分。
决策树是一种树状结构，它可以将数据集分解成小数据集并对小数据集进行预测。
神经网络是一种通过学习和模拟人脑思维进行信息处理的技术，它模拟神经细胞之间的联结以及传递电信号的过程，可以用来预测结果和分类操作。
二、多维数据分析模型多维数据分析模型是一种将数据分析和处理方法进行组合的模型，它通常用来预测未知数据、预测趋势、检测异常、量化风险等。
多维数据分析模型主要有降维模型、聚类模型、分类模型、回归模型等。
降维模型主要有主成分分析、线性判别分析和核主成分分析等。
这些模型可以将原始数据降至更低的维度并保留数据的核心信息。
聚类模型主要有层次聚类、k-means聚类和密度聚类等，这些模型可以将数据分类成若干组并在组内寻找相似结构。
分类模型主要有k最近邻、支持向量机和决策树等，这些模型可以对数据进行分类和标注。
回归模型主要有线性回归、逻辑回归和贝叶斯回归等，这些模型可以通过寻找变量之间的相关性来预测未知数据。
三、的挑战面临着许多挑战。
首先，数据的网络性质和噪声问题使得数据分析变得复杂。
其次，多维数据中存在的数据缺失问题和异常值问题导致算法的准确性受到极大的阻碍。
再者，由于多维数据的维度通常很高，所以在处理和分析过程中需要考虑到效率问题。
此外，多维数据的可解释性和可靠性也是需要考虑的一个方面。
多维数据分析过程
多维数据分析过程
多维数据分析通常包括以下几种分析方法：
1、切片
在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作就是切片（slice），切片的结果是得到一个二维的平面数据。
2、切块
在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作就是切块（dice），切块的结果是得到一个子立方体。
3、上卷
维度是具有层次性的，如时间维可能由年、月、日构成，维度的层次实际上反映了数据的综合程度。
维度的层次越高，所代表的数据综合度越高，细节越少，数据量越少；维度的层次越低，所代表的数据综合度越低，细节越充分，数据量越大。
上卷（roll-up）也称为数据聚合，是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。
4、下钻
5、下钻（drill-down）也称为数据钻取，实际上是上卷的逆向操作，通过下降维级别或通过引入某个或某些维来更细致地观察数据。
6、旋转
通过数据旋转（pivot or rotate）可以得到不同视角的数据。
数据旋转操作相当于基于平面数据将坐标轴旋转。
例如，旋转可能包含行和列的交换，或是把某一维旋转到其他维中去。
多维度数据分析方法与应用
多维度数据分析方法与应用随着互联网普及和数据技术的不断发展，数据分析变得越来越重要。
数据分析可以帮助企业了解消费者群体，优化产品设计，提高生产效率，制定线上线下营销策略，甚至可以预测市场趋势。
然而，数据分析并不容易，需要一定的知识和技能。
本文将介绍多维度数据分析方法与应用。
一、多维度数据概述所谓多维度数据，指的是在数据仓库中存储的数据，通常包括以下几个方面：1. 事实表：即数据仓库中的主数据表，包含以数字为主的业务数据，例如销售额、访问量等。
2. 维度表：包含维度信息，例如时间、地点、产品类型等。
3. 桥表：连接事实表和维度表之间的表。
通过多个维度对数据进行分析，可以找出不同维度之间的关系，有助于企业了解消费者群体和市场趋势，优化产品设计和营销策略。
二、多维度数据分析方法1. 多维度数据分析OLAPOLAP（Online Analytical Processing）是一种用于多维数据分析的技术，可以分析事实表和维度表之间的关系，生成数据分析结果。
OLAP主要分为基于多维数据结构和基于关系型数据结构两种类型。
基于多维数据结构的OLAP在设计时已经考虑到了多个维度，方便数据分析和查询。
其主要优点是数据读取速度快，灵活性高，但是缺点是数据存储占用空间大，数据插入和更新速度慢。
基于关系型数据结构的OLAP则是利用多表连接来实现多维度数据分析，数据存储空间较小，但是查询速度相对较慢。
2. 数据挖掘数据挖掘指的是在大量数据中寻找未知的关联规则、趋势或模式的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据背后的知识，有助于优化产品设计和营销策略。
数据挖掘主要分为两种模式：监督式和非监督式。
监督式数据挖掘利用已知的标签来训练模型，例如利用顾客数据的购买历史来预测未来购买意愿；非监督式则是在不知道标签情况下，发现数据的内在规律。
3. 多元统计分析多元统计分析包括回归分析、聚类分析和主成分分析等，用于研究多个变量之间的关系。
第2章多维数据分析基础与方法
第2章多维数据分析基础与方法多维数据分析是指在多个维度上对数据进行分析和挖掘的方法。
在现实生活和商业领域中，我们经常会面临各种各样的多维数据，例如销售数据、用户行为数据、社交网络数据等，这些数据中包含着丰富的信息和关联，通过多维数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，以支持决策和优化业务。
多维数据分析的基础是多维数据模型，它是一种用来表示和存储多维数据的方式。
多维数据模型的核心是多维数据集，一个多维数据集由若干个维度和一个或多个度量组成。
维度是数据的基本分类属性，例如时间、地理位置、产品类别等，而度量是对数据进行度量和统计的数值属性，例如销售额、利润等。
通过将数据以多维数据模型的形式组织起来，可以方便地进行多维数据分析。
多维数据分析的方法包括多维数据切片、钻取、旋转和透视。
多维数据切片是指在数据模型的一个或多个维度上对数据进行拆分和筛选，以获得想要的子集。
例如，可以通过对时间维度进行切片，筛选出一些时间段内的数据进行分析。
多维数据钻取是指在数据模型的一个或多个维度上对数据进行细分和扩展，以获取更详细的信息。
例如，可以通过对地理位置维度进行钻取，查看一些地区或一些具体地点的数据。
多维数据旋转是指交换数据模型中的维度，以便更好地理解数据关系和分析结果。
例如，可以将时间维度和产品类别维度进行旋转，分析不同时间段不同产品类别的销售情况。
多维数据透视是指以度量作为主轴，将数据模型中的维度进行整理和汇总，以便进行综合分析和对比。
例如，可以以销售额为主轴，对不同维度进行透视，分析不同维度对销售额的影响和贡献。
除了基本的多维数据分析方法外，还有一些高级的多维数据分析方法可以进一步挖掘和发现数据的价值。
例如，关联规则挖掘可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和关联规则，以揭示不同属性之间的关系和依赖。
聚类分析可以帮助我们对数据进行分类和聚集，以发现数据集中的群组和模式。
回归分析可以帮助我们建立数学模型，以预测和解释数据的变化。
多维数据可视化分析的方法与应用
多维数据可视化分析的方法与应用随着互联网和信息技术的发展，数据量爆炸式增长，数据分析已经成为企业决策和个人决策不可或缺的一部分。
然而，由于数据量和复杂性的提高，传统的二维数据可视化已经无法满足人们对于数据分析的需求。
因此，多维数据可视化分析成为解决这个问题的重要手段。
一、多维数据可视化分析的概念多维数据可视化分析就是将数据进行高维度的可视化，使得人们能够更直观地感受数据中的相关性和规律。
传统的数据可视化只能显示数据的两个方向，而多维数据可视化则可以显示数据在多个维度上的变化。
多维数据可视化的可视化技术种类繁多，包括平行坐标图、散点图矩阵、轮廓图、热力图、雷达图和星形图等。
这些图形可以显示数据在多维上的相关性和规律，为数据分析提供更多的信息，进而更好地服务于决策。
二、多维数据可视化分析的方法1、数据预处理在进行多维数据可视化分析前，需要对数据进行预处理，清洗掉一些不相关的数据。
同时，随着数据维度的提高，数据可视化的消耗会变得越来越大，所以需要使用一些降维方法，如主成分分析(PCA)、不相似性映射(ISOMAP)、流行学习等，将高维数据转化为低维数据，并尽量保留原始数据的信息。
2、选择合适的可视化方法在选择可视化方法时，需要根据数据的特点和需求来选取合适的图形。
例如，平行坐标图适用于线性关系较强的数据，而散点图矩阵适用于快速找出数据中的相关性和规律等。
3、调整可视化参数在可视化数据时，需要对可视化效果进行调整，使得数据更加清晰和易于理解。
例如，可以调整颜色、透明度等可视化参数，以及坐标轴刻度和字体的大小等。
三、多维数据可视化分析的应用多维数据可视化分析在许多领域都有重要的应用，例如:1、金融领域在金融领域中，多维数据可视化分析可以帮助交易员更好地理解市场行情和预测未来趋势。
同时，它也可以帮助分析师找出股票和市场指数之间的相关性和规律。
2、医疗领域在医疗领域中，多维数据可视化分析可以用于药物研发、疾病预测和临床试验等方面。
多维组学数据的分析与挖掘方法
多维组学数据的分析与挖掘方法随着科技的不断发展，人类对生物大数据的获取能力也随之提高。
在这些数据中，不仅包括基因组、转录组、蛋白质组等单一维度的数据，也包括多维度的组学数据。
这些数据能够同时反映出生命体系中不同层次的信息，帮助科学家更全面地理解生命的本质。
因此，对这些多维组学数据进行合理的分析和挖掘，已成为实现个性化医疗和精准治疗的重要手段。
一、多维组学数据多维组学数据是指在相同生物体系中，通过多种方法采集到的不同类型生物学信息的数据，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和表型等。
这些数据可以由不同技术平台获取，如基因芯片、RNA测序、质谱、核磁共振等。
多维组学数据的优点是它们能够同时反映不同层次的生物学变化，如基因表达、蛋白质活性、代谢扰动和表型改变等。
这些变化与疾病的发生和发展有关，因此，多维组学数据的分析和挖掘被广泛应用于生物医学研究和临床治疗中。
二、多维组学数据分析方法多维组学数据的分析方法可以分为两大类：数据降维和数据整合。
数据降维是指将多维数据降低到较低维度，以达到更好的可视化和处理效果。
数据整合则是利用不同数据集之间的相关性，将它们整合起来获得更为全面有效的信息。
1、数据降维数据降维方法包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、独立成分分析（ICA）等。
其中，PCA是一种统计分析方法，常用于处理高维数据，将数据投影到低维空间上，以便进行可视化和处理。
FA则是一种多元统计方法，它可将许多相关变量减少到少数几个无关公因子，以便于进行更复杂的统计分析。
ICA则是从多维数据中提取独立成分的方法，常用于信号处理和神经科学研究中。
2、数据整合数据整合方法有多种，如属性选择、特征提取和集成学习等。
属性选择是将一些无关和冗余的属性从原始数据中去除，以提高数据质量和减少计算成本。
特征提取是将原始数据转换为具有类别相关性的特征集合，以应对高维数据复杂性的挑战。
而集成学习则是将多个模型组合起来共同完成一个任务，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
多维数据分析
多维数据分析——深入剖析数据的价值与意义随着信息时代的到来，庞大的数据海洋成为了当代社会最为重要的资源之一。
无论是政府部门，还是企业机构，乃至于个人用户都面临着数据处理和分析的难题。
然而，单纯的数据处理和简单的数据分析已经无法满足准确、快速获取信息的需求。
如今，作为一种能够深入剖析数据的手段，备受关注。
一、的基本原理与方法是一种将多个数据属性组合在一起分析的方法，利用多维数据库和 OLAP 工具，进一步拓展和加强了简单数据分析的能力。
它可以充分利用数据中的各种关联关系，帮助数据分析人员在不同的维度上进行数据细化和挖掘，从而更全面、更准确地了解数据本身所蕴含的信息。
在具体实现上，主要利用多维数据模型和一些专业的数据分析工具。
这些工具可以通过定义多维数据维度、指标和数据表格等内容，实现对数据各种不同维度信息的分类、整合和对比。
这不仅可以简化数据分析过程，更可以确保数据分析的准确性和有效性。
二、的应用场景由于拥有更强的数据细化和挖掘能力，因此在实际应用中具有广泛的适用场景。
以下是几个常见的例子：1.企业销售分析。
企业销售分析是中应用最为广泛的场景之一。
通过不同的维度分析销售情况，可以帮助企业诊断当前市场情况，调整销售策略，提高销售收益。
2.金融风险评估。
金融风险评估通常需要分析许多不同的因素，如市场走势、数据波动、客户风险等。
可以更准确地识别并分析这些因素，为投资决策和风险控制提供支持。
3.医疗数据分析。
医疗行业的数据非常庞大复杂，且往往需要涉及多个数据维度，如病人的年龄、性别、体重、病史、检测结果等。
通过，可以更好地理解病人的历史病历和当前状态，及时调整治疗方案。
三、的优势相对于简单数据处理和分析，有着更为明显的优势。
1.更深入地挖掘信息。
是一种结合了多个数据维度和多个角度的分析方式，可以帮助数据分析人员更全面、更深入地了解数据本身所蕴含的各种信息。
2.提高数据分析的精度和效率。
可以通过多个数据维度之间的相互分析，帮助数据分析人员找到隐藏在数据中的各种规律和异常，从而提高分析的精度和效率。
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时间 书籍_ id 出版社_id 书店_ id
订购数量 书籍单价 书籍折扣 销售表
23
书籍 _ id
书籍名 书籍类型 书籍出版日 作者_id 书籍维度表
作者 _ id
作者名 性别 教育程度 作者维度表
2.3 维度表与事实表的连接
星型雪花架构(Star-Snow Schema)
将星型架构和雪花式架构合并在一起使用，而成为星型 雪花架构。
20
2.3 维度表与事实表的连接
星型架构示意图
时间
年 季度 月 时间维度表
事实数据表
时间 书籍_ id 出版社_id 书店_ id
订购数量 书籍单价 书籍折扣 销售表
书籍 _ id
书籍名 书籍类型 书籍出版日 作者_id 书籍维度表
出版社_id
出版社名 国家
城市
书店 _ id
书店名 书店地址 业绩维度表
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2.6常用的客户端分析工具
Excel
可以连接到分析服务器的功能 可以脱机方式分析数据。 Excel可以使用数据透视表服务连接任何的ODBC 数据源，然后产生一个多维数据集文件，模拟 OLAP服务的多维数据分析。 还可以帮助用户绘制统计图表，从而更直观地展示 多维数据分析的结果。
3
பைடு நூலகம்
2.1 多维数据分析基础
4
2.1 多维数据分析基础
度量值（Measure）
• •
度量值是一组值，是客户发生事件或动作的事实 记录。 如：
客户打电话，记录次数和费用等； 超市客户销售，记录销售数量、金额等等。
度量值所在的表称为事实数据表，常规多维数据 集的结构中只能有一个事实数据表。
5
SQL Server Management Studio
36/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
连接服务
37/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
分析服务的特点
易用性； 灵活的数据存储模型； 伸缩性； 集成； 支持大量的API和函数； 分布式处理能力； 服务器端结构的高速缓存。
平台
Business Intelligence Development Studio
31/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
组件的结构
32/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
启动
33/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
SQL Server Business Intelligence Development Studio
34/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
SSIS、SSAS、SSRS
文件-> 项目
35/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
2.1 多维数据分析基础
维度（Dimension）
维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。 例如，时间维，地区维等。 包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事 实数据表中的事实记录的特性。 描述维度的字段称为维度属性
6
2.1 多维数据分析基础
维度成员（Dimension Member）
38/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
分析服务的体系结构
39/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
1.服务器端 体系结构
微软管理控制台（MMC）
管理器中的 分析部件 企业管理 器 Analysis Manager
用户部件
上卷
通过消除一个或多个维来观察更加概况的数据。
消除“经济 性质”维度
13
2.2 多维数据分析方法
下钻（drill-down）
通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致 的观察数据。
沿时间维 下钻
14
2.2 多维数据分析方法
切片（slice）
在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作。切片的 结果是得到了一个二维的平面数据。
出版社维度表
24
2.4 多维数据的存储方式
SQL Server 的Analysis 三种多维数据存储方 式:
MOLAP（多维OLAP，Multidimensional OLAP） ROLAP（关系OLAP，Relational OLAP） HOLAP（混合OLAP，Hybrid OLAP）
• •
类型
均衡层次结构
– 层次结构的所有分支都降至同一级别，每个成员的逻辑父代就 是其上级成员。 层次结构的所有分支都降至不同级别，每个成员的逻辑父代就 是其上级成员。如CEO/部门经理（/员工）、执行秘书
不均衡层次结构
–
•
不规则层次结构
8
2.1 多维数据分析基础
维的级别（Dimension Level）
26
2.4 多维数据的存储方式
MOLAP
MOLAP使用多维数组存储数据，它是一种高性能 的多维数据存储格式。 多维数据在存储中将形成“立方体”的结构。 MOLAP存储模式将数据与计算结果都存储在立方 体结构中，并存储在分析服务器上。 该结构在处理维度时创建。 存取速度最快，查询性能最好，但占用磁盘空间较 多。
25
2.4 多维数据的存储方式
ROLAP
ROLAP的数据与计算结果直接由原来的关系数据 库取得。 ROLAP将支撑多维数据的原始数据、多维数据集 数据、汇总数据和维度数据都存储在现有的关系数 据库中，并用独立的关系表来存放聚集数据。 不存储源数据副本，占用的磁盘空间最少，但存取 速度也比较低。
• 以海量数据为基础的复杂数据分析技术，侧重决策 支持。
与OLTP的区别
• 面向对象不同 • 操作不同
2
2.1 多维数据分析基础
多维数据集（Cube）
概念
• 是一个数据集合，通常从数据仓库的子集 构造，并组织和汇总成一个由一组维度和 度量值定义的多维结构。
特性
• 多维，也称作立方体（Cube） • 提供一种便于使用的查询数据的机制。
43/38
2.6常用的客户端分析工具
Excel选择数据源
44/38
2.6常用的客户端分析工具
Excel连接数据库服务器
45/38
2.6常用的客户端分析工具
Excel选择数据库和表
46/38
2.6常用的客户端分析工具
28
2.4 多维数据的存储方式
三种存储方式的比较
内容 源数据的副本 占用分析服务器存 储空间 使用多维数据集
数据查询
MOLAP ROLAP HOLAP 有 无 无 大
小 快
小
较大 慢
小
大 慢
聚合数据的查询
使用查询频度
快
经常
29
慢
不经常
快
经常
2.5常用的服务器端分析工具
SQL Server 2005
Management Studio(数据管理) Analysis Services（分析服务）
IBM公司的DB2 OLAP Server （OLAP服务器）。
30/38
2.5.1 SQL Server Analysis Services
组件
SQL Server Integration Services(SSIS) SQL Server Analysis Services(SSAS) SQL Server Reporting Services(SSRS)
转轴就是改变维的方向。
交换“时 间”和 “经济性 质”轴
17
2.3 维度表与事实表的连接
维度表和事实表的联系
纬度表
• 包含某维度信息的表； • 维度由主键和维属性构成。维属性是维表里的列。
事实表
• 包含度量值（事实）的表 • 特征
– 记录数量多 – 事实表除了度量外，其他字段都是同维表或者中间表的关 键字。 – 如果事实相关的维度很多，则事实表的字段数也会很多。
维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维 成员）。 例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别， 分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得 到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
7
2.1 多维数据分析基础
维度的层次结构
• •
定义
层次结构是维度中成员的集合以及这些成员之间的相 对位置。 如，地址维：洲、国家、城市、区、街道、门牌号
多维分析方法
方法
• 上卷 • 下钻 • 切片 • 切块 • 旋转
目的
• 从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据。
11
2.2 多维数据分析方法
上卷（Roll-Up）
在数据立方体中执行聚集操作，通过在维级别中上 升来观察更概括的数据。
沿着时间维上 卷，由“季度” 上升到半年
12
2.2 多维数据分析方法
“时间＝1 季度”
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2.2 多维数据分析方法
切块（dice）
在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作。 切块的结果是得到了一个子立方体。
(度量值＝“正常” or “次级”） And （时间＝“1 季度” or “2季 度”）
16
2.2 多维数据分析方法
转轴（pivot or rotate）