数据分类方法有哪些

⑴ 数据挖掘中常见的分类方法有哪些

判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。

⑵ 数据分析有哪些分类

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

⑶ 大数据的分类方法有几种,其中数据处理时常用哪一种

大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM
systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data)：包括呼叫记录(Call Detail
Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

⑷ 分类数据的图示方法有哪些

数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。[1]
数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。[2]
我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：
连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；
2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。
①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。

⑸ 数据分析方法有哪些

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R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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⑹ 信息分类的方法有哪些

信息分类常见的分类方法有两种：

线分类法

线分类法又称层级分类法，是指将分类对象按所选定的若干分类标志，逐次地分成相应的若干层级类目，并排列成一个有层次逐级展开的分类体系。分类体系的一般表现形式是大类、中类、小类等级别不同的类目逐级展开，体系中各层级所选用的标志不同，同位类构成并列关系，上下位类构成隶属关系。由一个类目直接划分出来的下一级各类目之间存在着并列关系，不重复，不交叉。

线分类法应遵循的基本原则：

1. 在线分类法中，由某一上位类类目划分出的下位类类目的总范围应与上位类类目范围相同（都属于家具）。

2. 当一个上位类类目划分成若干个下位类类目时，应选择一个划分标志（按照制作原料）。

3. 同位类类目之间不交叉、不重复，并只对应于一个上位类（木椅、木凳、木桌、木箱、木架）。

4. 分类要依次进行，不应有空层或加层。

线分类法的优缺点：

Ø 优点：层次性好，能较好地反映类目之间的逻辑关系，使用方便，既适合于手工处理信息的传统习惯，又便于计算机处理信息。

Ø 缺点：线分类体系存在着分类结构弹性差（分类结构一经确定，不易改动）、效率较低（当分类层次较多时，代码位数较长，影响数据处理的速度）。

面分类法

面分类法又称平行分类法，它是将拟分类的商品集合总体，根据其本身的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将每个面中的一种类目与另一个面中的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。

服装的分类就是按照面分类法组配的。把服装用的面料、款式、穿着用途分为三个互相之间没有隶属关系的“面”，每个“面”又分成若干个类目。使用时，将有关类目组配起来。如：纯毛男式西装，纯棉女式连衣裙等。

面分类法应遵循的基本原则：

1. 根据需要，应将分类对象的本质属性作为分类对象的标志。

2. 不同面的类目之间不能相互交叉，也不能重复出现。

3. 每个面有严格的固定位置。

4. 面的选择以及位置的确定应根据实际需要而定。

面分类法的优缺点：

Ø 优点：具有较大的弹性，可以较大量地扩充新类目，不必预先确定好最后的分组，适用于计算机管理。

Ø 缺点：组配结构太复杂，不便于手工处理，其容量也不能充分利用。

信息编码是将某一类信息赋予一定的符号，为了满足实际业务应用，编码需要具备以下基本原则：

1. 唯一性:编码必须保证每一个编码对象对应仅有一个代码。

2. 可扩展性: 代码结构必须能够适应编码对象不断增加的需要

3. 简单性：在不影响代码的容量和可扩展性的情况下, 代码尽量简短明确,以减少差错, 方便阅读、抄录

4. 一贯性: 同一级代码类型、结构以及编写格式必须统一, 一直沿用代码格式，不要中途变化格式。

5. 可操作性: 代码应尽可能反映编码对象的特点, 有助记忆,便于填写。少使用其他符号，如‘#’、‘-’、‘*’等。

6. 稳定性: 代码不宜频繁变动,应考虑其变化的可能性,尽可能保持代码系统的相对稳定。

在当前的企业应用中，编码的方式主要有以下几种：

1 英文字母法：英文字母法是指将某项物资用特定的一个字母或一组字母来表示。

2 数字法：指将某项物资用特定的一个数字或一组数字来表示的方法。数字法还可考虑以下几种编码方法。

a) 连续数字法，首先要求将所有物资进行分类，并按一定的规律先后排列，然后自1号起依顺序编排流水号，此方法优点是代号连贯，但未来新增类别时，不能在中间穿插，只能在后面添加。

b) 阶梯式数字法，首先要求将所有物资分成若干大类，其次再将各大类按其次级类别分成若干中类。

c) 区段数字法，是介于连续数字法与阶梯式数字法之间的一种表示方法。

d) 国际十进制分类法，是指将所有物资分为十大类，分别以0-9之间的数字代表；然后每大类再划分为十个中类，并分别再以0－9之间的数字代表，如此进行下去。

3 暗示法：是指根据物资的特性，采用特定的数字或符号使之能代表物资特性的方法，又可分为数字暗示和符号暗示法。

4 混合法：是指将英文字母和数字结合起来使用的方法。

根据以上编码原则与方法，下面将根据企业资产管理过程中需要进行编码的内容进行举例说明，简单直观的了解编码过程中的关键因素。

1.客户管理信息（混合法）

X X XXXX XXXXXX

第四层：邮政编码

第三层：客户代码

第二层：客户类别

第一层：客户信息类目：

编码：110BSF200137

1-客户管理，1-直接客户，0BSF-巴斯夫公司，200137-邮政编码

2.物料分类信息（国际十进制分类法）

6 应用科学

62． 工业技术

621． 机械的工业技术

621．8 动力传动

621．88 挟具

621．882． 螺丝、螺帽

621．882．2 各种小螺丝

621．882．21 金属用小螺丝

621．882．215 丸螺丝

621．682．215.3 平螺丝

信息编码是企业资产管理的基础性工作, 是实现企业信息共享和交互的前提和基础，总结信息编码的作用可以归结如下：

⑺ 专题数据分类的主要方法有哪些分级的主要方法有

分类的主要方法:在大类下划分中类，在中类下划分小类。
分级的主要方法:《保密法》规定了不同领域各类科学数据的保密等级：绝密、机密、秘密、公开