如今，在不同组织中生成和创建的数据的大小正在急剧增加，在加上多媒体时代的来临，每天的数据量是十分庞大且复杂的，因此对数据的分类与分析技能就显得十分重要了，本次小思就针对Categorical data analysis分类数据分析的这个方面，来与同学们分享一下关于课程以及知识点的相关内容，有兴趣的同学不妨与我们一起来了解一下吧。

Categorical data analysis分类数据分析是什么?

分类数据分析是数据挖掘中的数据分析任务，它标识类别并将其分配给数据集合，以便进行更准确的分析。分类方法利用了决策树、线性规划、神经网络和统计学等数学技术。

分类数据分析可用于通过使用算法来质疑、做出决策或预测行为。它的工作原理是开发一组训练数据，其中包含一组特定的属性以及可能的结果。分类算法的工作是发现这组属性如何得出结论。

分类模型的构建有两个步骤。

学习步骤:这是使用不同算法构建分类器的地方，通过使模型使用可用的训练集进行学习。必须训练模型以预测准确的结果。

分类步骤:这是模型用于预测类标签，在测试数据上测试构造模型的地方。这反过来又估计了分类规则的准确性。

Categorical data analysis分类数据分析知识点包括：

1、分类

分类是所谓的监督式机器学习方法的一类，其中数据分为两部分：训练集和验证集。使用训练集，通过提取已经与已知输出关联的最具判别性的特征来学习模型。然后在测试集上验证该模型，在该测试集中，我们通过为给定的输入值生成足够的输出来评估所学习模型的效率。

2、神经网络

人工神经网络(ANN)是基于大脑神经结构的计算模型。它们被认为是最好的机器学习方法之一。神经网络的输出取决于馈送到它的输入和神经网络中的不同参数。

3、聚类

聚类属于无监督数据分析算法，其中在没有任何先验信息的情况下学习和突出显示数据的隐藏结构。文献中已经提出了几种聚类算法，例如：K均值，K最近邻，分层聚类，...等。

4、决策树

决策树是一个数学模型，可帮助在多个操作过程之间进行选择。它使用估计概率来计算可能的结果。在每个节点上，在二进制比较中，对每个属性进行测试。使用训练集生成树，其中训练变量的类位于叶子中。有了新值，通过遍历树的路径来执行测试列表，直到到达叶子。变量的类是到达的叶子的标签。

5、随机森林

随机森林是用于分类、回归和其他任务的树预测变量的组合。每棵树都依赖于独立采样的随机向量的值，并且森林中所有树的分布都相同。它是数据科学家最常用的方法或框架之一。

6、知识发现

知识发现(KDD)是一个跨学科领域，专注于从数据中提取有用知识的方法。由于互联网和数据库的广泛使用，在线数据的持续快速增长对KDD方法产生了巨大的需求。从数据中提取知识的挑战借鉴了统计、数据库、模式识别、机器学习、数据可视化、优化和高性能计算方面的研究，以提供先进的商业智能和 Web 发现解决方案。

除了课堂知识外，Categorical data analysis分类数据分析课程还需要掌握相关的团建，常见的包括：

Weka：它是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集，也可以从自己的 Java 代码中调用。Weka包含用于数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则和可视化的工具。它也非常适合开发新的机器学习方案。

RapidMiner：它是同名公司开发的软件平台，为机器学习，数据挖掘，文本处理和数据分析提供了集成环境。

R analytcs套件：它是R的强大而高效的用户界面。它是免费和开源的，在Windows，Mac和Linux上效果很好。实际上，R是排名最高的数据分析语言。

python scikit learn：它是一个开源的python库，实现了一系列机器学习，预处理，交叉验证和可视化算法

以上就是关于Categorical data analysis分类数据分析知识点、基本信息以及常见软件的相关内容分享了，希望能够为有需要的同学提供到一定的帮助，当然了，若是需要专业老师给出帮助的话，也可以与我们的在线老师取得联系哦。