商业数据分析与可视化完整答案（商业数据分析统计）
商业数据分析与可视化完整答案（商业数据分析统计）数据预处理之后，对数据进行研究和解释至关重要。数学和统计学看似是两个截然不同的领域，实则不然。统计学是数学的一个分支，负责处理数据收集、归纳、分析、解释和表示。描述性分析一起快速回顾一下分析的不同阶段：并非所有商业问题都能用到每一种分析方法，有时候，简单的描述性分析便可以帮助利益相关者做出决策。让我们来探索一些数学课程，看看它们如何帮助人们更好地理解数学分析领域。
全文共1859字，预计学习时长4分钟
图片来源：pexels.com/@pixabay
人们不需要任何数学专业知识便可以用一些工具和技术来解决问题。然而，本文旨在探索的是一些数学分支如何在完成特征工程和数据预处理之后，帮助人们增强数据科学领域的科学与工程知识。
在进行下一步之前，首先要确认数据分析是完全没有问题的，因为这是运用数据科学解决商业问题的基础。
一起快速回顾一下分析的不同阶段：
并非所有商业问题都能用到每一种分析方法，有时候，简单的描述性分析便可以帮助利益相关者做出决策。
让我们来探索一些数学课程，看看它们如何帮助人们更好地理解数学分析领域。
描述性分析
数据预处理之后，对数据进行研究和解释至关重要。数学和统计学看似是两个截然不同的领域，实则不然。统计学是数学的一个分支，负责处理数据收集、归纳、分析、解释和表示。
如下是运用描述性统计表示数据的几个例子：
· 海得拉巴在雨季的平均气温为30摄氏度，偶尔会跌至19摄氏度。
· 数学考试分数从60到90分不等，大多数集中在70分。
· 会计年度所提交的所得税退税额（年底达到峰值，因而数据集极有可能出现负值或左偏）
描述性统计提供了强大的计算功能，例如，计算平均值、中值、值域、偏差、方差和众数。通过这些数据，我们可以汇总出重要信息。
诊断分析
虽然理解问题的根本原因可以帮助我们有效预测业务成果，但是想要找到这些原因并非易事。特征工程则能够缩小范围，有助于确认潜在原因。
通过相关性分析可以找到变量之间的联系。下图阐释了相关性和因果关系的不同之处。（来源： https://xkcd.com/925/）
虽然相关性并不一定可以证明因果关系，但它肯定是有助于识别关系的，并且通过优化进而形成规范性分析。
相关性分析假设变量之间的依赖关系是线性的，运用线性代数可以建立变量之间的线性关系和关系强度。事实上，线性代数不仅在诊断分析中起到重要作用，而且在文本分析和人工智能中也扮演着重要的角色。线性代数在多维空间中运行，因此，任何类型的商业问题都可以通过转化为数学方程，从而轻松解决。
预测性分析
预测性分析是指通过数据分析提取出数据的性质和模式，进而预测未来成果。
在假定情境下，基于一定可靠性来预测未来。这听起来有点像我们在学校学的数学等式，对吗？
线性代数可以用数学方程来表示问题，变量和方程均可以转换为向量的形式。无论有多少变量和方程，我们都能找到满足约束条件的解。
在分类问题中，如预测新邮件是否是垃圾邮件时，线条将垃圾邮件和非垃圾邮件分隔开，并放置对应的新数据。
分类用例
在天气预报等预测用例中，预测分析用于测定最接近所有历史数据点（之前几天、几个月或者几年的天气数据）的水平线。
预测用例
规范性分析
几乎所有的商业问题都有约束条件（例如时间、预算、资源等），而在约束限制内提出可靠的建议至关重要。
线性规划和线性优化能够通过线性函数表示变量之间的复杂关系，并找到最优点。
优化用例
数学最优化中的极大值、极小值、梯度下降和其他类似概念有助于帮助我们解决复杂问题。
由于解决方案是基于未来的事件提出的，因此提供建议和可量化可能性十分重要，所以概率论和优化技术在其中起着关键的作用。
总结
下述数学分支可以帮助我们分析数据模式，提出可靠的解决方案，进而更好地理解商业问题。
· 描述性统计：了解数据的模式。
· 线性代数：将商业问题转换为数学问题，并提出解决方案。事实上，由于线性代数能够以向量和矩阵的形式表示数字和文本数据，因此它在人工智能深度学习领域发挥着重要作用。
· 线性规划：在给定约束条件范围内寻求最优解。
· 概率论：提供可量化可能性和建议。
当然，微积分等其他数学分支同样在深度学习领域扮演着重要角色。
通过数据科学将数学融入到商业问题中，可以为我们提供更多的选择方案，同时提高方案的可靠性。
下方的链接是关于一些有趣的数学知识的，希望你可以乐在其中！
1. 可汗学院: https://www.khanacademy.org/math
2. 趣味数学: https://www.mathsisfun.com/
3. 数学教程：https://www.tutorialspoint.com/maths_tutorials.htm
留言 点赞 关注
我们一起分享AI学习与发展的干货
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”
