数据思索和应用：数据分析的方法二

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这里记录着小编对于数据的一些思考和反思， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。

一、数据思索和应用一 ：什么是数据

二、数据思索与应用：数据分析的目的和思路

三、数据思索与应用：数据分析的方法

我从最开始的去探讨了什么是数据，数据分析的目的与思路， 数据分析的方法（对比和对标）

我想描述下我对数据分析的方法的另外一些看法，希望得到各位大佬的指点和补充。

分类

首先从我们对事务的基础认知上去说起，我们是如何去认知一个事务的呢，从一个孩子的视角来看 他们首先肯定是去记住一些东西， 例如这个形状的是可以喝到奶水的， 然后他就给这个东西一个类别食物 等等。那么这里我们从这里就可以知道我们认知里最重要的一个逻辑去给物件分类。

那其实在数据分析里，我们对数据最清晰的认知也是对数据进行划分类别，分别贴上标签。

那如何去分类呢，首先我们肯定需要对事物进行解构，

常规我们解构一个事物的时候，我们会从下面一些结构去理解

1、要素 事物的组成部分 例如一件事是由人和事两个要素组成 等

2、属性，事物的常见特性 例如自身的特征和特性， 包括组成要素 颜色，是否可食用等等

3、行为 我们针对他的熟悉可能会去产生什么行为

其实就是我们投入了什么要素和属性的东西，做了什么行为，产生了什么要素和属性的东西

还可以基于一些维度来解析一些事情，例如我们在不同的时间维度上看到的结果是不一样的 。也可以基于时间发生的流程来分析看待这个事情的发生逻辑

聚类

但是如果我们对这个事物的认知还不够，我们只是看到了他的一些属性，还不能对它进行分类的话，我们可以怎么办呢

我们可以把属性类似的事物聚到一起，并把他们命名为一个类别，例如我们把能吃的聚到一起命名为食物，哈哈

逻辑关系

数据分析的目标是掌握事物的发展规律，我们希望知道事物之间的逻辑关系，例如 Y=f（x） 中 X和Y之间的就存在逻辑关系

那么下一步就是我们如何找到这中间的关系呢

1、数据相关相关性分析

事物中逻辑关系强 必然存在相关性，那就可以针对事物之间进行相关系数分析

2、事物的发展逻辑分析

我们可以去观察事物的发展方向，进行归纳总结对应的逻辑关系

3、因果关系分析

从因果维度我们可以去探寻部分事件的真相

4、关联关系分析

事情如果存在关联性，那内在肯定存在一些逻辑关系，

其实只要在大数据维度证明其实相关的 那么他们就是相关的。