常用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)方法有哪三種 SEM是什么呀,需要學(xué)習(xí)什么?
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SEM是什么呀,需要學(xué)習(xí)什么?
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統(tǒng)計學(xué)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么?
經(jīng)常會注意到有很多人把機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析混為一談,所以我想講幫一下忙機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析這兩個職位之間有什么不同,他們干的事情有什么不同,并且借用來分析什么下兩者的技術(shù)背景有什么不同。
必須呢這兩者的第一個區(qū)別那就是他們?nèi)嫣幚淼臄?shù)據(jù)特點不一樣。那你怎莫這個可以簡單點地表述呢?
簡單的方法從我們的傳統(tǒng)上。數(shù)據(jù)分析他們所去處理的是交易數(shù)據(jù),而我們機器學(xué)習(xí)處理的則是行為數(shù)據(jù)。這樣,什么是交易數(shù)據(jù),什么是行為數(shù)據(jù)呢?假如這對一個電商來說,他的用戶交易數(shù)據(jù)是提交訂單,比如說對此銀行這樣的系統(tǒng)來說,他的交易數(shù)據(jù)那就是用戶的存取款賬單,再諸如這對電信系統(tǒng)來說交易數(shù)據(jù)那就是和用戶的消費賬單關(guān)聯(lián)。相對而言,交易數(shù)據(jù)本質(zhì)那是和錢或是的數(shù)據(jù)。
這樣什么是行為數(shù)據(jù)呢?比如說對于一個互聯(lián)網(wǎng)公司來說,用戶的行為數(shù)據(jù)就和了用戶的搜索歷史,瀏覽歷史,再點歷史的或是評論歷史等這些用戶的行為數(shù)據(jù)。
從這兩種數(shù)據(jù)中就又開始凝合出下類的兩種區(qū)別,首先從數(shù)據(jù)量上來說,他們就又不是一種量級的,那么從交易數(shù)據(jù)來說,他只能算是一個少量的數(shù)據(jù)也可以談不上上萬本的數(shù)據(jù),而用戶的行為數(shù)據(jù)呢,則是一個海量的數(shù)據(jù)。這樣請想象中下,你每天看多少視頻,瀏覽的網(wǎng)頁多少網(wǎng)頁,你會發(fā)多少帖子,你會去搜索多少次,同樣的來綜合比下你每天下幾次訂單,二者之間的差不多,高下立判,這不過應(yīng)該是事實上應(yīng)該是交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的一種肯定的對比。這就以前前幾年,大家公司之間好像沒啥業(yè)務(wù)的變化,而改頭換面就下一界了大數(shù)據(jù)公司了,就是因為我們把用戶的行為數(shù)據(jù)頓時積攢過來,這樣的數(shù)據(jù)量頓時狂增起來了,當然本質(zhì)上來說用戶的交易數(shù)據(jù)根本不會發(fā)生了什么多少的變化,只不過的原因我們了解了用戶的行為數(shù)據(jù),因為現(xiàn)在轉(zhuǎn)身一變就下一界了大數(shù)據(jù)公司了。
不過對于這兩種數(shù)據(jù)分析的方法不過也是一樣的的。
我們簡單的方法來總結(jié)下這兩種數(shù)據(jù)的一種本質(zhì)的區(qū)別。這樣對于交易數(shù)據(jù)來說,對于數(shù)據(jù)的一致性總之是的很嚴格一點的。這樣的原因挺好的理解,比如說我們每個人都會很參與自己在銀行的存款,有多少錢,大多我們都會多計較到分的級別,銀行給你多一分少一分我們用戶都肯定不會干。這樣總之相對于交易數(shù)據(jù)來說我們的用戶要求當然是相當高的,大多數(shù)都會提升9999的級別也可以是99999的級別。那就這對用戶的行為數(shù)據(jù)來說這對數(shù)據(jù)的要求就是沒有這樣的話高