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大数据特点(数据库类型)

admin 12-21 19:50 219次浏览

常见的两种数据

类别型数据:

取值优先,

例如,性别、男性、女性。

教育水平:小学、中学、高中、大学、硕士、博士等。

数字数据

取值的是莫氏范围内的任意点,没有明显的边界,可以是区间内的任意值。

概率:测量事件发生的可能性的百分比

除以发生事件的次数的所有事件总数。

型数据的具体应用是、

如果100个客人进入店里,50个客人消费了,那么转化率可以说是50%。 来店里的客人有消费

因为不消费和2种,所以是互斥的事件,概率都是50%。

也就是说,用户来店概率为0.5,只有消费和非消费两种决定,相互独立。

三个人去店里的可能性有几个?

有以下四种可能性

无人值守费用为12.5%

一个人支付37.5%

2人支付37.5%

3人支付12.5%

这样的问题被称为二项式概率分布,对于大量的事件,最终某个特定的时间发生的概率有多少?

数字型变量的概率为分布,多为正态分布,中间高左右对称。

使用z分数法快速计算数据的概率分布。 例如,有同学本年度的成绩平均值为70,标准偏差为8,被要求

成绩大于75的概率。

使用z分数快速计算概率:

Z=(目标值-平均值) /标准偏差

z=(75-70 )/8=0.625

使用这个网站快速查看概率,

也就是说,这个同学的成绩超过75分的概率是26.5%。

如果只知道平均值和方差,就可以得到数据的全貌。

在一个标准偏差内覆盖68.2%的数据

在两个标准偏差内涵盖95.5%的数据

在3个标准偏差内涵盖99.7%的数据

68.2%、95.5%、99.7%也经常被称为信任水平。

概率分布对数据分析中预测的目标和误差进行特定的分布假设,并通过分析软件验证这些假设。

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