数据分析之交叉分析

数据分析之交叉分析本文深入解析了交叉分析和分组分析两种数据分析方法 交叉分析从立体角度出发 分析两个变量间的关系 弥补了单一维度分析的不足 分组分析则通过分类编组 减少同组差异 提升分析精度

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什么是交叉分析?

交叉分析法又称立体分析法,是在纵向分析法和横向分析法的基础上,从交叉、立体的角度出发,由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂,但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。

通常用于分析两个变量之间的关系,例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。实际使用中我们通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系,这样行变量可能有多个变量组成,列变量也可能有多个变量,甚至可以只有行变量没有列变量,或者只有列变量没有行变量。

 

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2.分组分析
*分组分析的含义:是指将客体(问卷、特征、现实)按研究要求进行分类编组,使得同组客体之间的差别小于各种客体之间的差别,进而进行分析研究的方法。 
分组分析,一般是利用条形图绘制的,绘制条形图主要是利用seaborn模块的barplot()和countplot()条形图函数。 
这里讲一下barplot()和countplot()之间的区别: 
*barplot(条形图) 
条形图表示数值变量与每个矩形高度的中心趋势的估计值,并使用误差线提供关于该估计值附近的不确定性的一些指示。具体用法如下: 
*countplot()绘制 
一个计数图可以被认为是一个分类直方图,而不是定量的变量。基本的api和选项与barplot()相同,因此您可以比较嵌套变量中的计数。(工作原理就是对输入的数据分类,条形图显示各个分类的数量)具体用法如下: 
seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, kwargs) 
注:countplot参数和barplot基本差不多,可以对比着记忆,有一点不同的是countplot中不能同时输入x和y,且countplot没有误差棒。









*分组分析的编程实现

数据分析之交叉分析
*第二种,利用不纯度(Gini系数)

 

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