Data FAQ
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标签:FAQ
数据分析类型
- 描述 - Descriptive - 发生了什么
- 数据清洗、数据可视化
- 诊断 - Diagnostic - 为什么发生
- 下钻分析
- 预测 - Predictive - 将会发生什么
- 基于历史数据的模式对未来进行推测
- 通过算法进行自动分析
- 指导 - PrescriptiveWikipediaPrescriptive analytics - 应该做什么
- 基于活动或测试推荐决策
决策推断类型
- 基于规则 - Rule-based decision making
- 输出是否,例如逻辑回归
- 统计归因
- 输出数值,例如线性回归
- 机器学习
- 输出任意数字性的数据,例如分类
- 人工智能
- 选择最佳方法
data lake vs data warehouse
| vs. | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| 数据结构 | 原始 | 处理过的 |
| 数据目的 | 待定 | 在用 |
| 使用场景 | 数据科学 | 商业分析 |
| 可访问性 | 易于访问更新 | 访问更加复杂,更新结构会有成本 |
国家数据标准
- Government data standards 指由政府部门制定的数据标准,强调这些标准是由政府机构推出的。
- Regulatory data standards 法定的数据标准,强调这些数据标准具有监管性质或缘于法规要求。
- Mandatory data standards 强制性的数据标准,指在某 domain 或行业中具有强制执行力的数据标准规范。
- Official data standards 官方的数据标准,简单明确地表达这些标准是由官方机构发布的。
- Industry data standards 行业数据标准,用来表示在特定行业领域内通用或约定的数据标准。
- Public sector data standards 公共部门的数据标准,明确表示这些标准是为政府部门数据制定的。
- Government-issued data standards 政府颁布的数据标准,明确表达这些标准是由政府部门颁布的。
关联信息
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反向链接
- 数据笔记 · FAQ
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参考资料
GitHub1 条
- GSA/resources.data.govgithub.com/GSA/resources.data.gov
Wikipedia1 条
- Prescriptive analyticsWikipedia:Prescriptive analytics
其他外链1 条
- resources.data.gov/standardsresources.data.gov/standards