数据分析常用术语大全

本文目录一览

• ⓵FlowJo流式数据分析基础—常见术语
• ⓶维度、粒度、尺度、口径，这些都是啥？——那些数据术语背后
• ⓷5个统计基本概念!数据分析师必须了解

⓵FlowJo流式数据分析基础—常见术语

FlowJo是美斯坦福大学实验室于20世纪90年代开发的流式数据分析软件，因其强大的功能和易用性而在科学界广受欢迎，在高影响力的草根期刊中引用频率最高。 然而，在使用FlowJo进行数据分析时，有些术语很常见，但具体含义往往不清楚。 以下是一些常见职权范围的摘要。
首先，参数图表是数据分析的核心。 一维直方图是每个细胞各个参数测量数据的统计分布。 横坐标表示荧信号或散射信号的强度。 单位是通道数。 支线性或对数显示单元格数量。
二维散点图显示双参数数据。 横坐标和纵坐标都代表信号强度。 它还支线性或对数显示。 该图通常用于分析样本细胞群以区分不同的特征。
在FlowJo中，Gate是对数据进行分组的关键概念。 门有多种形式，可以通过组合“与”、“或”和“非”来定义。 将标记转换为门或将四分位数转换为门是定义门的常见方法。
在数据统计方面，百分比（%）代表样本中特定细胞的比例，而荧强度（MFI）则反映细胞表面受体的平均或中位强度，直接反映细胞表面受体的强度。 与相关受体的数量成正比。 此外，MFI还包括平均荧强度（Mean）、中值（Median）和众数（Mode），以及几何平均值（GeometricMean）。
FlowJo还支叠加数据分析，包括峰图叠加和点叠加，可以更直观地可化数据叠加特征。
适应分析在FlowJo中也非常重要，用于模拟细胞增殖、细胞周期和剂量效应等复杂现象。 这些功能可以帮助用户深入了解数据背后的生物学机。
综上所述，FlowJo在流数据分析域提供了广泛的工具和功能。 通过理解这些术语和功能，用户可以更有效地分析和解释实验数据，从而推动科学进步。

⓶维度、粒度、尺度、口径，这些都是啥？——那些数据术语背后

数据探索的基石：维度和细节

在数据分析的迷宫中，我们首先遇到的是数据分类的基石——维度，它们就像导航地图上的标签。 如性别、年龄、日期等用于对数据进行分类和区分，构建丰富的数据透表。 例如，性别维度帮助我们了解性别对销售行为的影响，而年龄细节则揭示了不同年龄段消费者的购买模式。

调整观察分辨率：细节的魔力

细节（例如显微镜的焦距）决定了我们观察到的数据的细节。 在数据仓库中，每年变化的细节可以揭示客户A的订单随时间的动态变化，使我们的分析更加准确和深入。

计量单位的秘密：计量单位的分类

接下来，我们遇到的是数据的计量单位，即刻度。 它们分为固定类别（如产品类型）、需求（如产品分类）、固定距离（如销售额）和固定比例（如场份额）。 每个度量都赋予数据不同的度量意义，帮助我们理解和评估业务绩效。

创建和管理字段：数量和详细信息之间的协作

每个数据字段，无论是客户信息（维度）还是金额（度量），都有其独特的详细信息和大小。 例如，客户ID可能是单个用户的详细信息，而金额计量可能需要转换为通用货币单位。 这样就可以准确地确定数据的大小和分类。

数据质量守护者：定义标准

最后，我们不能忽的是标准——数据的来源和计算方式。 它确保数据的一致性和准确性，就像指南校准的方向一样，calibre帮助我们正确解释和比较不同来源的数据，避免误解和混乱。

简而言之，尺寸、细节、尺寸和口径共同构成了数据分析的四边形。 理解其含义和应用是我们洞察数据世界和推动决策的关键。

⓷5个统计基本概念!数据分析师必须了解

1.统计特征

统计特征可能是数据科学中最常见的统计概念。 它是一种经常用于数据集的统计技术，包括兴趣、方差、平均值、中位数、百分位数等。 理解统计特征并在代码中实现它们非常容易。

2.概率分布

我们可以将概率定义为某些未来事件的概率，以百分比表示。 在数据科学域，这通常是从0到1的定量尺度，其中0表示该事件肯定不会发生，1表示该事件肯定会发生。 因此，概率分布是表示所有可能值发生的概率的函数。

3降维

降维可以直观地理解为一个术语，意思是降低某些数据的维度。 在数据科学中，这是已知变量的数量。

4.例如，我们有2000个类别1的示例，但只有200个类别2的示例。 这将剥夺我们尝试用于数据建模和推理的大量机器学习技能。 那么，过采样和欠采样可以解决这种情况。

5.频率统计是大多数听到“概率”一词时首先想到的统计类型。 它涉及应用一些数学理论来分析事件的概率。 特别是，我们计算的唯一数据是先验数据。

关于分析师需要了解的5个基本统计概念，小在这里和大家分享一下。 如果您对大数据工程感兴趣，希望本文能够对您有所帮助。 如果您想了解更多分析师和大数据引擎的技能和资料，可以点击本站其他文章进行学习。