对多元数据分类有哪些方法

A. 数据库元数据的分类

技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式；汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告；；由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全(用户授权和存取控制)。 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息： ；企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整个企业的业务概念和相互关系。以这个企业模型为基础，不懂数据库技术和SQL 语句的业务人员对数据仓库中的数据也能做到心中有数。 ；多维数据模型：这是企业概念模型的重要组成部分，它告诉业务分析人员在数据集市当中有哪些维、维的类别、数据立方体以及数据集市中的聚合规则。这里的数据立方体表示某主题领域业务事实表和维表的多维组织形式。 ；业务概念模型和物理数据之间的依赖：以上提到的业务元数据只是表示出了数据的业务视图，这些业务视图与实际的数据仓库或数据库、多维数据库中的表、字段、维、层次等之间的对应关系也应该在元数据知识库中有所体现。

B. 壮实学数据技术07：元数据

hi，米娜桑，我是大家的怪力少女赵壮实！

又是一个美好的周六的早上，今天我们来聊聊——元数据！

元数据也是近两年才火热起来的产品岗位和概念，因为偏向于后侧，相比于数据分析、数据BI、用户分层、归因等酷炫的名词下，元数据就像一朵白莲花。

01   什么是元数据？

好吧，元数据为什么可以睥睨一切呢？因为它是“元”数据。

啥是“元数据”——metadata？

壮实见到这个词语，第一次流下了久别重逢的泪水，甚至有点想笑，莫非，元数据，是一位熟悉现代主义思潮的大佬起的名字？

好的，壮实先从人文视角解释一下什么叫做“元”。

元，依旧指的是原始、原初的意思。我们那元叙事、元数据、元小说给大家讲讲什么是“元”。

1.“元”+“叙事”=元叙事

对于叙事的完整解释，即对历史的意义、经历和知识的叙述

2.“元”+“数据”=元数据

有关于数据的数据

3.“元”+“小说”=元小说

元小说，作家自觉地暴露小说的虚构过程，产生间离效果，进而让接受者明白，小说就是虚构，不能把小说当作现实。这样，虚构在小说中也就获得了本体的意义。

好吧，简单来说，元就是这个东西原始的框架、元素。在现代主义大工业的背景下，人类一切进入了“秩序模式”，所以需要“元”。所以就有了万物“元”化。

是的，大家是不是最近还会听到一个词，叫做“元认知”。没什么神奇的，套用概念，元认识就是关于认知的认知，也许善友老师“第一性原理”和叫兽“时间的朋友”或许是“元认知”？

那元数据，我们就好理解了，就是“关于数据的数据”，有了元数据，它可以让我们的数据生产、使用更加秩序化。

数据生产，有的人会叫做“后台元数据”：指导数据清洗装载工作。

数据使用，有的人会分为“前端元数据” ：描述性、帮助我们更加流畅的使用报表和查询工具。

对于元数据的分类，我们可以分为以下三类:

业务元数据  从业务层面描述元数据。

技术元数据  数据技术层面上的各种统计信息，包含数据类型、长度、血缘沿袭、数据剖析结果等。

处理过程元数据  ETL自身执行结果统计信息，如多少行被加载、多少行数据被丢弃以及数据加载时间等。

02    元数据核心理念和关键要素

话不多说，我们来上阿里云官方ppt：

好的，如果你们看不懂，壮实还画了一个图：

原来的数据生产-使用流程

涉及的相关的元数据

03    元数据产品

目前国内的元数据管理工具大概有三类。

一是像IBM、CA等公司都提供的专门工具，比如IBM收购Ascential得到的MetaStage，CA的DecisionBase；

二是像DAG的MetaCenter，开源产品Pentaho Metadata，它们不依托于某项BI产品，是一种第三方的元数据管理工具；

开源产品Pentaho Metadata示意图

三是像普元、石竹这样的集成商也有自己的元数据管理工具：普元MetaCube、新炬网络元数据管理系统、石竹MetaOne等。

普元元数据驱动的微服务架构：

https://cloud.tencent.com/developer/article/1080067

https://cloud.tencent.com/developer/article/1080078

新炬网络元数据管理系统：

http://www.shsnc.com/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=188

石竹MetaOne产品图：

专门的元数据管理工具，对自家产品兼容较好，一旦涉及跨系统管理，就不尽如人意了。

04    元数据的功能和价值

如果你问我，元数据的功能和价值在哪里？目前，业界开展了一些实践：

      1、血缘分析：向上、向下表级、字段级别的追溯数据。血缘分析可以让您轻松知道：“我正在查看的报告数据来源是什么？”、“数据经过哪些转换处理？”、“销售额”从包含税费更改为不包括税费，哪些下游字段受到了影响。血缘分析可以满足许多行业(包括医疗、金融、银行和制造业等)对所呈现数据的特殊监管及合规性要求。

     2、指标一致性分析：定期分析指标定义是否和实际情况一致。大佬会上对不齐数据是何等的尴尬。。。。

     3、实体关联查询：事实表与维度表的代理键自动关联。

05    后记

打破一切：从人文后现代主义到数据后现代主义。

20世纪60年代，德国、法国、美国等出现了反西方近现代体系哲学倾向的思潮，学术上称之为“后现代主义”。你也许不知道啥是后现代主义，来一张图感受一下：

对！就是达利的《记忆的永恒》。

后现代主义就是一种用无序反对有序，用个人呓语反对宏大叙事、用解构反对结构的一种精神。

当代美国活跃的后现代主义者之一格里芬就说：“如果说后现代主义这一词汇在使用时可以从不同方面找到共同之处的话， 那就是，它指的是一种广泛的情绪，而不是一种共同的教条———即一种认为人类可以而且必须超越现代的情绪。”

所有理论的背后，都是这个时代的主流认知+情绪。数据也不例外。我们来看看《壮实学数据技术01》中的数据仓库两位大佬之争，就知道人们在反复横跳在秩序和速度中。

所以，我们今天要考虑，元数据在今天的合理性是什么？

在杂乱数据被管理起来之后，是不是在复杂、程式化上需要做做减法？

数据多≠信息多。如何把数据变为信息，是每一个数据人需要持续思考的事情。

C. 多元统计分析的简介

multivariate statistical analysis
研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。它的重要基础之一是多元正态分析。又称多元分析 。 如果每个个体有多个观测数据，或者从数学上说， 如果个体的观测数据能表为 P维欧几里得空间的点，那么这样的数据叫做多元数据，而分析多元数据的统计方法就举则叫做多元统计分析 。 它是数理统计学中的一个重要的分支学科。20世纪30年代，R.A.费希尔，H.霍特林，许宝碌以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到迅速发展。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及 ，多元统计分析在地质 、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用 ，同时也促进了理论的发展。各种统计软件包如SAS，SPSS等，使实际工作者利用多元统计分析方法解决实际问题更简单方便。重要的多元统计分析方法有：多重回归分析（简称回归分析）、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。
早在19世纪就出现了处理二维正态总体（见正态分布）的一些方法，但系统地处理多维概率分布总体的统计分析问题，则开始于20世纪。人们常把1928年维夏特分布的导出作为多元分析成为一个独立学科的标志。20世纪30年代，R.A.费希尔、H.霍特林、许宝禄以及S.N.罗伊等人作出了一系列奠基性的工作，使多元统计分析在理论上得到了迅速的进展。40年代，多元分析在心理、教育、生物等方面获得了一些应用。由于应用时常需要大量的计算，加上第二次世界大战的影响，使其发展停滞了相当长的时间。50年代中期，随着电子计算机的发展和普及，它在地质、气象、标准化、生物、图像处理、经济分析等许多领域得到了广泛的应用，也促进了理论的发展。
多元分析发展的初期，主要讨论如何把一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参数，即均值向量μ（见数学期望）和协方差矩阵（简称协差阵）∑ （见矩）所决定，记为Np(μ,∑)(p为分布的维数,故又称p维正态分布或p 维正态总体)。设X1,X2,…,Xn为来自正态总体Np(μ,∑)的样本，则μ和∑的无偏估计（见点估计）分别是
和
分别称之为样本均值向量和样本协差阵，它们是在各种多元分析问题中常用的统计量。样本相关阵R 也是一个重要的统计量，它的元素为
其中υij为样本协差阵S的元素。S的分布是维夏特分布，它是一元统计中的Ⅹ2分布的推广。
另一典型问题是：假定两个多维正态分布协差阵相同,检验其均值向量是否相同。设样本X1，X2，…，Xn抽自正态总体Np（μ1，∑）,而Y1，Y2，…，Ym抽自Np（μ2，∑），要检验假设H 0:μ1=μ2(见假设检验)。在一元统计中使用t统计量（见统计量）作检验;在多元分析中则用T2统计量,
,其中,
,
·
,T2的分布称为T2分布。这是H.霍特林在1936年提出来的。
在上述问题中的多元与一元相应的统计量是类似的，但并非都是如此。例如,要检验k个正态总体的均值是否相等，在一元统计中是导致F统计量,但在多元分析中可导出许多统计量，最著名的有威尔克斯Λ统计量和最大相对特征根统计量。研究这些统计量的精确分布和优良性是近几十年来多元统计分析的重要理论课题。
多元统计分析有狭义与广义之分，当假定总体分布是多元正态分布时，称为狭义的，否则称为广义的。近年来，狭义多元分析的许多内容已被推广到更广的分布之中，特别是推广到一种称为椭球等高分布族之中。
按多元分析所处理的实际问题的性质分类，重要的有如下几种。 简称回归分析。其特点是同时处理多个因变量。回归系数和常数的计算公式与通常的情况相仿，只是由于因变量不止一个，原来的每个回归系数在此都成为一个向量。因此，关于回归系数的检验要用T2统计量；对回归方程的显著尘昌性检验要用Λ统计量。
回归分析在地质勘探的应用中发展了一种特殊的形式，称为趋势面分析，它以各种元素的含量作为因变量，把它们对地理坐标进行回归（选用一次、二次或高次的多项式）,回归方程称为趋势面,反映了含量的趋势。残差分析是趋势面分析的重点，找出正的残差异常大的点，在这些点附近，元素的含量特别高，这就有可能形成可采的矿位。这一方法在其他领域也有应用。 由 k个不同总体的样本来构造判别函数，正兄棚利用它来决定新的未知类别的样品属于哪一类，这是判别分析所处理的问题。它在医疗诊断、天气预报、图像识别等方面有广泛的应用。例如，为了判断某人是否有心脏病，从健康的人和有心脏病的人这两个总体中分别抽取样本，对每人各测两个指标X1和X2，点绘如图 。可用直线A将平面分成g1和g2两部分，落在g1的绝大部分为健康者，落在g2的绝大部分为心脏病人,利用A的垂线方向l=(l1,l2)来建立判别函数
y=l1X1+l2X2,可以求得一常数с，使 y<с 等价于（X1，X2）落在g1，y>с等价于（X1，X2）落在g2。由此得判别规则：若，l1X1+l2X2<c
判,即此人为健康者;若，l1X1+l2X2>C
判，
即此人为心脏病人;若，l1X1+l2X2=c则为待判。此例的判别函数是线性函数,它简单方便,在实际问题中经常使用。但有时也用非线性判别函数，特别是二次判别函数。建立判别函数和判别规则有不少准则和方法，常用的有贝叶斯准则、费希尔准则、距离判别、回归方法和非参数方法等。
无论用哪一种准则或方法所建立的判别函数和判别规则，都可能产生错判，错判所占的比率用错判概率来度量。当总体间区别明显时，错判概率较小；否则错判概率较大。判别函数的选择直接影响到错判概率，故错判概率可用来比较不同方法的优劣。
变量（如上例中的X1和X2）选择的好坏是使用判别分析的最重要的问题，常用逐步判别的方法来筛选出一些确有判别作用的变量。利用序贯分析的思想又产生了序贯判别分析。例如医生在诊断时,先确定是否有病,然后确定是哪个系统有病，再确定是什么性质的病等等。 又称数值分类。聚类分析和判别分析的区别在于，判别分析是已知有多少类和样本来自哪一类，需要判别新抽取的样本是来自哪一类；而聚类分析则既不知有几类,也不知样本中每一个来自哪一类。例如,为了制定服装标准，对 N个成年人，测量每人的身高(x1)、胸围(x2)、肩宽(x3)、上体长(x4)、手臂长(x5)、前胸(x6)、后背(x7)、腰围(x8)、臀围(x9)、下体长(x10)等部位，要将这N个人进行分类,每一类代表一个号型；为了使用和裁剪的方便，还要对这些变量(x1,x2,…,x10)进行分类。聚类分析就是解决上述两种分类问题。
设已知N个观测值X1,X2,…,Xn,每个观测值是一个p维向量（如上例中人的身高、胸围等）。聚类分析的思想是将每个观测值Xi看成p维空间的一个点,在p维空间中引入“距离”的概念，则可按各点间距离的远近将各点（观测值）归类。若要对 p个变量（即指标）进行分类，常定义一种“相似系数”来衡量变量之间的亲密程度，按各变量之间相似系数的大小可将变量进行分类。根据实际问题的需要和变量的类型，对距离和相似系数有不同的定义方法。
按距离或相似系数分类,有下列方法。①凝聚法:它是先将每个观察值{Xi}看成一类，逐步归并，直至全部观测值并成一类为止，然后将上述并类过程画成一聚类图（或称谱系图），利用这个图可方便地得到分类。②分解法：它是先将全部观测值看成一类，然后逐步将它们分解为2类、3类、…、N类,它是凝聚法的逆过程。③动态聚类法：它是将观测值先粗糙地分类，然后按适当的目标函数和规定的程序逐步调整，直至不能再调为止。
若观察值X1,X2,…,Xn之间的次序在分类时不允许打乱，则称为有序分类。例如在地质学中将地层进行分类，只能将互相邻接的地层分成一类，不能打乱上下的次序。用于这一类问题中的重要方法是费希尔于1958年提出的最优分割法。
聚类分析也能用于预报洪水、暴雨、地震等灾害性问题，其效果比其他统计方法好。但它在理论上还很薄弱，因为它不象其他方法那样有确切的数学模型。 又称主分量分析，是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种方法。设原来有p个变量x1,x2,…,xp,为了简化问题，选一个新变量z，
,
要求z尽可能多地反映p个变量的信息，以此来选择l1,l2,…,lp,当l1,l2,…,lp选定后,称z为x1,x2,…,xp的主成分（或主分量）。有时仅一个主成分不足以代表原来的p个变量，可用q(<p)个互不相关的呈上述形式的主成分来尽可能多地反映原p个变量的信息。用来决定诸系数的原则是，在
的约束下，选择l1,l2,…,lp使z的方差达到最大。
在根据样本进行主成分分析时又可分为R型分析与Q型分析。前者是用样本协差阵（或相关阵）的特征向量作为线性函数的系数来求主成分；后者是由样品之间的内积组成的内积阵来进行类似的处理，其目的是寻找出有代表性的“典型”样品，这种方法在地质结构的分析中常使用。 它是由样本的资料将一组变量
y2，……yp）
分解为一些公共因子f与特殊因子s的线性组合,即有常数矩阵A使у=Af+s。公共因子f 的客观内容有时是明确的,如在心理研究中,根据学生的测验成绩（指标）来分析他的反应快慢、理解深浅（公共因子）；有时则是不明确的。为了寻求易于解释的公共因子，往往对因子轴进行旋转，旋转的方法有正交旋转,斜旋转,极大变差旋转等。
从样本协差阵或相关阵求公共因子的方法有广义最小二乘法、最大似然法与不加权的最小二乘法等。通常在应用中，最方便的是直接利用主成分分析所得的头几个主成分，它们往往是对各个指标影响都比较大的公共因子。 它是寻求两组变量各自的线性函数中相关系数达到最大值的一对，这称为第一对典型变量，还可以求第二对，第三对，等等，这些成对的变量，彼此是不相关的。各对的相关系数称为典型相关系数。通过这些典型变量所代表的实际含意，可以找到这两组变量间的一些内在联系。典型相关分析虽然30年代已经出现，但至今未能广泛应用。
上述的各种方法可以看成广义多元分析的内容，在有些方法中，如加上正态性的假定，就可以讨论一些更深入的问题，例如线性模型中有关线性假设检验的问题，在正态的假定下，就有比较系统的结果。 多元分析也可按指标是离散的还是连续的来区分，离散值的多元分析实质上与列联表分析有很大部分是类似的，甚至是一样的。
非数量指标数量化的理论和方法也是广义多元分析的一个重要的研究课题。

D. 怎样对Excel表格中的数据进行分类汇总

按部门对Excel表格中数据进行分类汇总的方法

分类汇总是Excel的一项重要功能，它能快速以某一个字段为分类项，对数据列表中其他字段的数值进行统计计算。本文以在表格中按照部门来统计数据总和为例介绍Excel表格中数据进行分类汇总的方法的操作方法。

1、启动Excel并打开工作表，选择汇总时的分类字段所在的单元格区域，在“开始”选项卡的“编辑”组中单击“排序和筛选”按钮，在打开的菜单中选择“降序”命令对其进行排序操作，如图1所示。

图3对工作表进行分类汇总

E. 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。


6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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F. 如何在excel中对数据分类汇总

一、仅对某列进行分类明帆好汇总
例如上例中需要对各城市的销售量进行分类汇总，方法如下：
1. 首先对数据按需要分类汇总的列（本例为“城市”列）进行排序。
选择“城市”列中的任意单元格，在Excel 2003中单击工具栏中的排序按钮如“A→Z”。在Excel 2007中，选择功能区中“数据”选项卡，在“排序和筛选”组中单击“A→Z”按钮。
2. 选择数据区域中的某个单元格，在Excel 2003中单击菜单“数据→分类汇总”。如果是Excel 2007，则在“数据”选项卡的“分级显示”组中单击“分类汇总”。
3. 在弹出的“分类汇总”对话框中，在“分类轿陪字段”下选择“城市”，在激铅“汇总方式”中选择某种汇总方式，可供选择的汇总方式有“求和”、“计数”、“平均值”等，本例中选择默认的“求和”。在“选定汇总项”下仅选择“销售额”

G. 几种常见的元数据类型

元数据是关于信息的信息（ information about information ）。有时候，它也被称作是关于数据的数据（data aboutdata）。这个术语常用来表示那些可以用来识别、描述和定位某些基于网络的电子资源。元数据最根本的目的就是作为管理内容的工具，提供对某一内容和结构的描述，它有利于提升信息的关联性、有效性，对于信息的升级和交互操作也具有重要意义。 其主要功能有：（1）管理：通过元数据可以管理信息，比如著作权追踪，获得途径和要求，信息的位置，版本情况等。（2）描述：通过元数据可以描述信息，比如目录记录，索引，注解等（3）保存：通过元数据可以保护信息管理，比如对资源的物理状态的记录，它们的保存方法等。（4）技术：指的是元数据如何在某个系统中运行，比如需要的软件和硬件记录，追踪和认证情况等。（5）应用：元数据可以记录信息的类型和适用层次。 根据不同的依据，可以对元数据进行分类： 如果元数据在设计之前经过了周密的考虑，那么形成的信息管理系统将会高效得多。在传统的目录系统中，关键词和元数据被用来查找一本书，一篇文章或一本期刊，而不是为了服务更广大的用户和交叉参考。网络作为一种研究工具，一种传播信息的工具，使得元数据和关键词的精确度和相关性变得尤为重要。 元数据应当具有一定的连续性，以保证它能在不同的应用平台和不同的标准框架中使用。到目前为止，并没有权威性的原数据标准出现，使得图书（包括其他类似图书的产品）产业中出现的不同类型的元数据标准更加繁杂。如何应对这么多有的甚至相互交叉的标准，至今仍然是一个大问题。解决了这一问题，将使得人们能够更加高效的应用互联网上的资源。 正确使用元数据和元数据标准，对各种大小企业、政府组织向网络环境发展都是十分关键的。日益增加的互联网用户和数字化技术也对开发统一的元数据标准提出了严峻考验。一些机构，比如IMS和DublinCore就联合起来致力于开发一套通用的元数据标准框，以适应不断增长的互联网应用的需求，政府机构和各类企业的信息化需求，知识经济不断变化的需求和全求画的需求。 大多数的原数据标准都在不断的改进之中，包括IMS、MPEG、DublinCore以及其他没有提到的标准。 创建元数据系统的技术也在不断变化，这使得那些较为依赖传统的计算机技术的公司更加难以做出抉择。 有研究者称，在十年之内，出版商、印刷商、批发商、物流业、书店和图书馆完全有可能在基于网络技术基础之上重建的商业环境中相互协作。作者和读者的经历也将随着越来越多的电子装置和技术的出现而改变。

H. 如何进行多类分类汇总

分类汇总在Excel中起很重要的作用，当我们需要统计某样资料的时候，就可以用分类汇悄判含总把资料区分统计，下面以例子介绍如何使用分类汇总：

例：如下图使用分类汇总以日期为分类字段，求提货量的总和。

上图，我们可以看到分别以一天为单位的详细汇总，提货量的当天总数和几天的全部总数，都可以一目了然的看得清清楚楚明明白白。

I. 北大青鸟设计培训：常用的九种数据分析有哪些

数据分析是从数据中提取有价值的信息的过程，过程中需要对源槐汪数据进行各种处理和分类，只有掌握正确的数据分类方法和数据处理模式，才能达到效果，下面电脑培训为大家介绍数据分析员所需要的几种数据分析思维模式。
1、分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特征，可以将数据对象分为不同的部分和类型，进一步分析，进一步挖掘事物的本质。
2、回归回归主要运用一种广泛的统计分析方法，可以规定因变量和自变量来确定变量间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据求出模型的各参数，然后评价回归模型是否能很好地近似实测数据。
如果能进行很好的拟合，IT培训建议可以根据自变量进一步预测。
3、聚类所述聚类基于所述数据的固有属性，所述数据被划分为多个聚集类，每个聚集类中的元素具有尽可能多的相同特征，所述不同聚合类别之间的特征差异尽可能大，所以航天桥北大青鸟发现所述聚类分析也被称为无指导或无监督学习。
4、统计描述统计描述是根据数据的特点，运用一定的统计指标和指标体系，表明数据反馈明岁的信息，是数据雹仔分析的基础性处理工作，北大青鸟介绍主要方法：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表达等。