一、數學概況

?

?二、數據類型

【分類1】

離散型數據 ： 比如骰子，無論怎么擲，概率都是1/6。

離散隨機變量是指一個只取有限個數或可數無限個數值的隨機變量。

通常用古典概型來描述。

連續型數據 ：比如 時間/長度/面積 ，概覽都是1/∞=0。

連續隨機變量是指一個取任何實數的概率都為零的變量。

通常用幾何概型來描述。

【分類2】

橫截面數據：某個時間點/時間段內取到的數據，比如商業領域數據，是處理方法最全面最完善的數據。有各種各樣的模型來處理橫截面數據，比如回歸模型，神經網絡，決策樹等。

時間序列數據：比如金融領域數據，例如股票，隨著時間的改變，股票的市值呈現折線圖，其自帶因果性，過去的數據或多或少會影響未來。

面板數據：既有時間屬性又有空間屬性，比如去年一年所有省市自治區的銷售數據，該類企業很少處理使用。

【分類3】

定類尺度：比如國籍/男女，不可排序，不可運算，因為中國不可能大于美國，中國也不可以加減美國。

定序尺度：比如健康狀況，可以排序，不可運算，比如健康可依次分為優良差，但不可以優加減良。

定距尺度：數值型數據，可以排序，可以運算，比如年份，0點是有意義的，公元零年。

定比尺度：數值型數據，可以排序，可以運算，比如體重，0點是沒有意義的，0體重不存在。

?最后，注意不同類型數據要用不同數據類型去處理。

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【学习笔记】高等数据基础的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。