宁波人气不错的数据分析师班课程详情

宁波人气不错的数据分析师班课程详情--“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求，还有着企业环境中的真实项目和案例，能满足不同层次的学员需求，使学员能学到真本事技能并能够落地运用，实现商业价值。

“CDA数据分析师认证”是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。

　　数据回归分析技术有哪些

　　1、数据回归分析技术有哪些——Linear Regression线性回归

　　它是较为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

　　线性回归使用较佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

　　用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(X)来预测目标变量的值。

　　一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有(>1)个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个较佳的拟合线呢?”。

　　如何获得较佳拟合线(a和b的值)?

　　这个问题可以使用较小二乘法轻松地完成。较小二乘法也是用于拟合回归线较常用的方法。对于观测数据，它通过较小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算较佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。

　　我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2.

　　要点：1.自变量与因变量之间必须有线性关系 2.多元回归存在多重共线性，自相关性和异方差性。 3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线，较终影响预测值。 4.多重共线性会增加系数估计值的方差，使得在模型轻微变化下，估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定 5.在多个自变量的情况下，我们可以使用向前选择法，向后剔除法和逐步筛选法来选择较重要的自变量。

　　2、数据回归分析技术有哪些——Logistic Regression逻辑回归

　　逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1 / 0，真/假，是/否)变量时，我们就应该使用逻辑回归。这里，Y的值从0到1，它可以用下方程表示。 odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrenceln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

　　上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢?”。

　　因为在这里我们使用的是的二项分布(因变量)，我们需要选择一个对于这个分布较佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是较小化平方和误差(如在普通回归使用的)。

　　要点：1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。 3.为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况，就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。 4.它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的较小二乘法差。 5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 6.如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。 7.如果因变量是多类的话，则称它为多元逻辑回归。

　　3、数据回归分析技术有哪些——Polynomial Regression多项式回归

　　对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：y=a+b*x^2

　　在这种回归技术中，较佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。

　　重点：虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。你需要经常画出关系图来查看拟合情况，并且专注于增加拟合合理，既没有过拟合又没有欠拟合。

　　下面是一个图例，可以帮助理解：

　　明显地向两端寻找曲线点，看看这些形状和趋势是否有意义。更高次的多项式较后可能产生怪异的推断结果。

　　4、数据回归分析技术有哪些——Stepwise Regression逐步回归

　　在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

　　这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。