论文数据收集和分析方法有哪些优点

从数据来源分类：间接来源——查阅（二手）资料直接来源——实地调查、实验（获得一手资料）从调查方法分类：概率抽样——简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样非概率抽样——方便抽样、判断抽样、自愿抽样、滚雪球抽样、配额抽样从搜集方法分类：自填式（各种形式的调查问卷）、面访调查、电话调查

大数据分析肯定是有很多优点的，因为他不用在通过繁杂的过程就能够得到你想知道的了解的信息，但是缺点也就是说这个过程了，他已经侵犯了别人的隐私，肯定是每个人都不像要被侵犯隐私。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。以下是大数据具备的多重优势，其中包括：•更好的决策：在NewVantage Partners公司调查中，2%的受访者表示更好的决策是他们大数据分析工作的首要目标。此外，1%的受访者表示已开始朝着这一目标努力，0%的受访者表示取得了一些可衡量的成功，其总体成功率为0%。大数据分析可以为业务决策者提供他们所需的数据驱动的洞察力，以帮助企业开展竞争和业务发展。•提高生产力：来自供应商Syncsort公司的另一项调查发现，9%的受访者使用Hadoop和Spark等大数据工具来提高业务的工作效率。现代大数据工具使分析师能够更快地分析更多数据，从而提高个人生产力。此外，从这些分析中获得的见解通常使组织能够在整个公司内更广泛地提高生产力。•降低成本：Syncsort公司和NewVantage公司的调查均发现大数据分析正在帮助企业降低成本。近五分之三(4%)的受访者表示Syncsort公司的大数据工具帮助他们提高了运营效率，并降低了成本，NewVantage公司的调查中，约三分之二(7%)的受访者表示他们已开始使用大数据来降低成本。然而有趣的是，只有0%的受访者选择降低成本作为大数据分析的主要目标，这表明对于许多人而言，这只是一个非常受欢迎的附带好处。•改善客户服务：在NewVantage公司调查的受访者中，改善客户服务是大数据分析项目的第二个最常见的主要目标，4%的受访者表示在这方面取得了一些成功。社交媒体、客户关系管理(CRM)系统、其他客户为当今的企业提供了大量有关其客户的信息，他们很自然地会使用这些数据来更好地为这些客户提供服务。•欺诈检测：大数据分析的另一个常见用途用于欺诈检测，特别是在金融服务行业。依赖于机器学习的大数据分析系统的一大优势是它们在检测模式和异常方面非常出色。这些能力可以让银行和信用卡公司能够发现被盗信用卡或欺诈性购买，并且通常是在持卡人知道出现问题之前发现问题。•增加收入：当组织使用大数据来改善决策并改善客户服务时，增加收入通常是一个自然的结果。在Syncsort公司的调查中，超过一半的受访者(7%)表示他们正在使用大数据工具来增加收入，并根据更好的洞察力加速增长。•提高灵活性：同样，从Syncsort公司的调查报告中，7%的受访者表示大数据的好处之一是能够提高业务/IT敏捷性。许多组织正在使用其大数据来更好地调整其IT和业务工作，并且他们正在使用他们的分析来支持更快、更频繁地更改其业务战略和策略。•更好的创新：创新是大数据的另一个共同利益，NewVantage公司的调查发现，6%的高管正在投资分析，主要是作为创新和颠覆市场的手段。他们认为，如果他们能够收集竞争对手所没有的见解，他们就可以通过新产品和服务领先于其他企业。•更快的上市速度：在这些方面，很多企业表示将使用大数据来加快产品上市速度。只有8%的受访者表示这是大数据的首要目标，但6%受访者已经开始朝着这个目标努力，其中1%的受访者表示取得了一些成功。大数据的这种优势也可能带来额外的好处，例如更快的增长和更高的收入。大数据的缺点另一方面，许多企业在实施大数据分析计划时也报告了一些重大挑战。大数据缺点其中包括：•对人才的需求：数据科学家和大数据专家是IT领域最受欢迎的高薪工作者。AtScale公司的调查发现，缺乏大数据技能是过去三年来企业采用大数据面临的头号挑战。在Syncsort公司的调查中，受访者将技能和员工列为创建数据湖时的第二大挑战。雇用或培训员工可能会大大增加成本，获取大数据技能的过程需要相当长的时间。•数据质量：在Syncsort公司的调查中，处理大数据的首要缺点是需要解决数据质量问题。在他们将大数据用于分析工作之前，数据科学家和分析师需要确保他们使用的信息准确和相关，并且采用适当的格式进行分析。这大大减缓了报告流程，但如果企业不解决数据质量问题，他们可能会发现他们的分析所产生的洞察力毫无价值，甚至在采取行动时是有害的。需要进行文化变革：许多利用大数据分析的组织不仅希望在报告方面做得更好，还希望使用分析在企业内部创建数据驱动的文化。事实上，在NewVantage公司的调查中，6%的高管表示他们的公司正在创建这种新型企业文化。然而，改变文化是一项艰巨的任务。到目前为止，只有4%的受访者表示在这方面取得了成功。•合规性：大型分析工作的另一个棘手问题是遵守政府法规。企业的大数据分析中包含的大部分信息都是敏感的或个人的信息，这意味着企业在处理和存储数据时可能需要确保它们符合行业标准或政府要求。在Syncsort公司的调查中，数据治理(包括合规性)是处理大数据的第三大障碍。事实上，当受访者被要求按照从1(最重要)到5(最不重要)的等级对大数据挑战进行排序时，大数据在合规性的缺点显然是最重要等级。•网络安全风险：存储大数据(特别是敏感数据)，可以使企业成为网络攻击者更具吸引力的目标。在AtScale公司的调查中，受访者一直将安全性列为大数据的主要挑战之一，而在NewVantage公司的调查报告中，高管将网络安全漏洞列为企业所面临的最大数据威胁。•快速变化：大数据分析的另一个潜在缺点是技术正在迅速变化。组织可能面临着非常多变的情况，他们将投资于特定的技术，只是为了在几个月之后获得更好的结果。Syncsort公司的受访者将快速变化列为他们面临的潜在挑战中的第四位。•硬件需求：组织面临的另一个重要问题是支持大数据分析计划所需的IT基础设施。用于存储数据的存储空间，用于将数据传输到分析系统或从分析系统传输的网络带宽，以及用于执行这些分析的计算资源在购买和维护方面都是十分昂贵的。一些组织可以通过使用基于云计算的分析来解决此问题，但这通常不会完全消除基础设施问题。•成本：当今许多大数据工具都依赖于开源技术，这大大降低了软件成本，但企业仍然面临与人员配备、硬件、维护和相关服务相关的大量开支。大数据分析计划在预算范围内大幅度运行并且比IT经理最初预期的部署时间更长，这种情况并不少见。•难以集成遗留系统：大多数经营多年的企业已经在各种环境中的各种不同应用程序和系统中分析和存储了数据。集成所有这些不同的数据源，并将数据移动到需要的位置也会增加处理大数据的时间和费用。

在进行工作分析时，收集工作分析信息的方法很多，每种方法都有自己的优缺点。任何一种方法都不能提供所需要的足够完整的信息，因此必须交错使用这些方法。1）工作实践法是指工作人员亲自从事所需要研究的工作，由此掌握工作要求的第一手材料。优点：可以准确了解工作的实际任务和对体力、环境、社会方面的要求，适合那些短期内可以掌握的工作。缺点：不适用于需要进行大量训练和危险的工作。2）观察法是指有关人员直接到现场，亲自对一个或多个工作人员的操作进行观察、收集，并一文字或图表记录有关工作的内容、任务，工作关系，人与工作的作用，工作环境、条件的信息。优点：对工作内容主要是由身体活动来完成的工作比较合适缺点：对以脑力劳动为主的工作和处理紧急情况的间歇性工作不太合适步骤：初步了解工作信息进行面谈合并工作信息核实工作描述3）访谈法通过个别谈话或小组访谈形式，获取工作信息。访谈法的典型问题举例：你做哪些工作？主要职责是什么？怎样完成？工作地点在哪里？工作所需的教育背景、经验、能力或职业资格是什么？绩效标准如何？工作环境和条件如何？优点：比较适合于工作复杂、无法直接观察和亲身实践的工作。能够直接迅速地收集大量工作分析资料。缺点：员工容易夸大承担的责任和工作难度，导致工作分析资料不能反映真实情况。4）问卷调查法问卷调查法的效果取决于问卷的结构化程度。最好是既有结构化问题，也有开放式问题。优点：快速得到所需资料，节省时间和费用，抽样样本量可以比较大，资料可以数量化，通过计算机处理数据。缺点：设计调查表花费时间、人力和物力，成本高，被调查者可能不认真反映真实情况，影响资料的质量5）关键事件技术是指在劳动过程中，对岗位工作造成较大影响（如任务完成与否、产量增加或减少等）的事件。通过对本岗位或与本岗位有关的员工的劳动过程中的各类行为充分记录，获取足够信息以后，归纳岗位的特征以及对员工的要求。内容：包括背景、原因；员工行为；后果；员工的控制能力优点：比较清楚地揭示工作的动态性质缺点：调查费时、过程长、只有关键事件达到一定数量才能满足需要。6）工作日志法指由工作者在一段时间内连续地每天记下工作的细节，包括时间、方法、工作内容、工作程序等，以此了解工作的性质。此法与访谈法结合使用效果教好。优点：直接得到第一手资料。在进行工作分析时，收集工作分析信息的方法很多，每种方法都有自己的优缺点。任何一种方法都不能提供所需要的足够完整的信息，因此必须交错使用这些方法。 1）工作实践法是指工作人员亲自从事所需要研究的工作，由此掌握工作要求的第一手材料。优点：可以准确了解工作的实际任务和对体力、环境、社会方面的要求，适合那些短期内可以掌握的工作。缺点：不适用于需要进行大量训练和危险的工作。 2）观察法是指有关人员直接到现场，亲自对一个或多个工作人员的操作进行观察、收集，并一文字或图表记录有关工作的内容、任务，工作关系，人与工作的作用，工作环境、条件的信息。优点：对工作内容主要是由身体活动来完成的工作比较合适缺点：对以脑力劳动为主的工作和处理紧急情况的间歇性工作不太合适步骤：初步了解工作信息进行面谈合并工作信息核实工作描述 3）访谈法通过个别谈话或小组访谈形式，获取工作信息。访谈法的典型问题举例：你做哪些工作？主要职责是什么？怎样完成？工作地点在哪里？工作所需的教育背景、经验、能力或职业资格是什么？绩效标准如何？工作环境和条件如何？优点：比较适合于工作复杂、无法直接观察和亲身实践的工作。能够直接迅速地收集大量工作分析资料。缺点：员工容易夸大承担的责任和工作难度，导致工作分析资料不能反映真实情况。 4）问卷调查法问卷调查法的效果取决于问卷的结构化程度。最好是既有结构化问题，也有开放式问题。优点：快速得到所需资料，节省时间和费用，抽样样本量可以比较大，资料可以数量化，通过计算机处理数据。缺点：设计调查表花费时间、人力和物力，成本高，被调查者可能不认真反映真实情况，影响资料的质量 5）关键事件技术是指在劳动过程中，对岗位工作造成较大影响（如任务完成与否、产量增加或减少等）的事件。通过对本岗位或与本岗位有关的员工的劳动过程中的各类行为充分记录，获取足够信息以后，归纳岗位的特征以及对员工的要求。内容：包括背景、原因；员工行为；后果；员工的控制能力优点：比较清楚地揭示工作的动态性质缺点：调查费时、过程长、只有关键事件达到一定数量才能满足需要。 6）工作日志法指由工作者在一段时间内连续地每天记下工作的细节，包括时间、方法、工作内容、工作程序等，以此了解工作的性质。此法与访谈法结合使用效果教好。优点：直接得到第一手资料。

论文数据收集和分析方法有哪些优点和缺点

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。1．文献研究的优点（1）无反应性。文献研究不会打扰研究对象，也不会对这些研究对象发生影响。（2）费用低，省钱省时。尽管进行一项文献分析，的费用会依所分析的文献的类型、文献散布的广度、获取文献方式的难易程度等方面的差别而有所不同，但是，一般来说，它比进行一项大规模调查、一项严格的实验、或一项深入的实地研究所需要的费用要少得多。（3）可以研究那些无法接触的研究对象。（4）适于作纵贯分析。由于调查、实验、观察等方法所研究的都是现时的情景，因而往往难于用来进行纵贯研究或趋势研究。文献研究在这方面则有着它特别的优势。随着时间的流逝，各个不同历史时期的社会现象和社会生活，或多或少总会以各种不同的文献形式记录和描述下来。（5）保险系数相对比较大。在内容分析中，弥补过失比起其他研究来就容易得多。你只需要对你所用的资料重新进行编码或进行统计处理，而不用一切都从头开始。2．文献研究的缺点（1）许多文献的质量往往难以保证。无论是个人的日记、信件，还是报纸上的各种报道文章直至官方的统计资料，都常常隐含着由个人的偏见、作者的主观意图以及形成文献过程中的客观限制所形成的各种偏误，从而影响到文献资料的准确性、全面性和客观性，影响到文献资料的质量。（2）有的资料是不易获得的。由于许多文献都不是公开的和可以随意获得的，因此对于某些特定的社会研究来说，往往很难得到足够的文献资料。（3）许多文献资料由于缺乏标准化的形式，因而难于编码和分析。（4）效度和信度存在一定的问题。

收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．主要考查你对全面调查和抽样调查等考点的理解。

可以用excel、ppt，当然还有数据可视化平台，目前新型高大上的方式，炫酷的图表让人眼前一亮。我一直用迪赛智慧数，也是用过很多品牌后筛选出来的，现在算得上是铁粉一枚。可视化组件多达130多个，满足不同数据需求，还有3D可视化，炫酷无限。

论文数据收集和分析方法有哪些优点和不足

定性研究与定量研究区别：1、着眼点不同。定性研究着重事物质的方面；定量研究着重事物量的方面。2、在研究中所处的层次不同。定量研究是为了更准确地定性。3、依据不同。定量研究依据的主要是调查得到的现实资料数据，定性研究的依据则是大量历史事实和生活经验材料。4、手段不同。定量研究主要运用经验测量、统计分析和建立模型等方法；定性研究则主要运用逻辑推理、历史比较等方法。5、学科基础不同。定量研究是以概率论、社会统计学等为基础，而定性研究则以逻辑学、历史学为基础。6、结论表述形式不同。定量研究主要以数据、模式、图形等来表达；定性研究结论多以文字描述为主。定性研究是定量研究的基础，是它的指南，但只有同时运用定量研究，才能在精确定量的根据下准确定性。这是二者的辩证关系。定量分析：优点：最大的优势是提供了描述性数据，比如允许我们捕捉用户群体的快照，但这些数据我们很难解释。定量的数据可以帮助你对整体用户行为和使用趋势有所了解缺点：对于定量分析而言，所有搜集来的数据和信息都可以被数字所衡量。定量分析仅仅是告诉了你查询到的数字。数字蕴含背后的意义难以知晓。定性分析：优点：可以为你提供定量研究无法为你提供的人类行为、情感和个性的细节。定性数据包含用户行为、需求、欲望、日常生活及用户案例相关的数据以及其他设计真正适合用户生活的其他重要信息。缺点：不含有数字的分析，很难达到准确以及深度。扩展资料定性分析与定量分析的关系定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。参考资料来源：百度百科-定性分析参考资料来源：百度百科-定量分析

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。优点：1省时、省钱、省力。2适用于比较研究和趋势研究。缺点资料的准确信和适用性不足，效度较低。

定性分析与定量分析的不同:1、定性，是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。2、定量，是用数学语言进行描述。它是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。优缺点:1、定量分析方法更加科学，但需要较高深的数学知识。2、定性分析方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用。相同:它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。联系:定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的。定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。扩展资料：定量分析根据分析方法性质的不同，可分为化学分析法和仪器分析法。化学分析法：是依赖于特定的化学反应及其计量关系来对物质进行分析的方法。仪器分析法：仪器分析是分析化学中一个重要分支，该方法利用特定的仪器，可以对物质进行定性、定量分析。参考资料：百度百科-定性分析百度百科-定量分析

论文数据收集和分析方法有哪些要求和特点

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RAFisher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。想了解更多关于数据分析的信息，推荐到CDA数据认证中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

一般听到数据分析和数据可视化的比较多，数据收集听到相对较少。数据收集一般指数据存储在各业务系统中，或者手动录入数据库里。这里就要提到一个功能叫数据填报。数据填报功能是亿信华辰新推出的一款产品，一站式数据分析平台—ABI中数据采集的一个特色功能。数据填报功能可对报表进行数据回填设置，对缺失的数据进行补录，也可以制作全新的填报表单用于录入数据，真正的实现了数据分析填报一体化。回填报表支持导入excel数据，让大数据量填报不再是困扰，同时支持数据审核，确保数据正确性。亿信华辰一站式数据分析平台—ABI，是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析和数据可视化又是亿信ABI的长处也是其核心功能。亿信ABI拥有多种特色分析手段，除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。亿信ABI的数据可视化也是丰富多彩，其报表中内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图，还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图，通过设计与搭配，可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析，独特的3D全景视角，自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表，将创意变为现实。

收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．主要考查你对全面调查和抽样调查等考点的理解。

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

论文数据收集方法有哪些优点

数据挖掘十大经典算法及各自优势不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 C5C5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法 C5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。C5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 Support vector machines支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是CJC Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。最大期望(EM)算法在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 PageRankPageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。 AdaBoostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 kNN: k-nearest neighbor classificationK最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 Naive Bayes在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。 CART: 分类与回归树CART， Classification and Regression Trees。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。以上是小编为大家分享的关于数据挖掘十大经典算法及各自优势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

知网资源更多影响更大价格更贵

可以使用腾讯问卷回答小组，它是连接问卷投放者和回答者的样本库平台，能轻松匹配调研目标人群，不收取中间费用，在1天内可以达到目标回收量的90%！让你在短时间获取大量高质量的答卷。回答小组仅以题目数量评估费用，单份问卷的样本成本低至2元起，低负担更适合学生群体，现在在该平台投问卷，还有好礼相送！