数据概括的基本方法（DWDM）

数据归纳，也被称为数据总结或数据压缩，是通过识别并以更简化的形式表示数据中的模式来降低大型数据集的复杂性的过程。这样做的目的通常是为了使数据更容易管理，更容易分析和解释。

数据泛化简介

数据归纳是数据分析过程中的一个关键步骤，因为它允许我们通过识别可能不会立即显现的模式和趋势来理解大型复杂的数据集。通过简化数据，我们可以更容易地识别关系，对数据点进行分类，并得出关于基础数据的结论。

有许多不同的方法可以用来归纳数据，每种方法都有自己的优势和局限。在这篇文章中，我们将重点讨论三种最常用的方法：聚类、抽样和降维。

聚类

聚类是一种技术，用于根据数据点之间的相似性将其归入聚类。这可以用各种方法来完成，包括k-means聚类、分层聚类和基于密度的聚类。

聚类的主要好处之一是，它允许我们在数据中识别可能不会立即显现的模式和趋势。例如，如果我们有一个包含客户数据的数据集，我们可以使用聚类将客户根据他们的人口统计学、购买历史或其他特征分为不同的部分。这对识别数据中的趋势和模式以及开展更有针对性的营销活动很有帮助。

示例

下面是一个例子，说明如何利用聚类将客户分为不同的细分市场 —

from sklearn.cluster import KMeans

# Load customer data
customer_data = load_customer_data()

# Use k-means clustering to group customers into 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(customer_data)

# View the resulting clusters
print(kmeans.labels_)

抽样

抽样是一种技术，涉及从较大的数据集中选择一个数据点的子集，以代表整个数据集。这在处理大型数据集时很有用，因为这些数据集可能太大，无法对其进行整体分析。

有许多不同的抽样方法可以使用，包括简单随机抽样、分层抽样和集群抽样。所选择的方法将取决于分析的具体需要和数据的特点。

抽样的主要好处之一是，它允许我们根据较小的、更容易管理的数据子集对更大的人群进行推断。例如，如果我们有一个包含数百万条客户记录的数据集，我们可以使用抽样来选择一个有代表性的数据子集，以便对整个人口进行分析并得出结论。

示例

下面是一个例子，说明如何使用抽样来选择一个随机的数据子集-

import random
# Load customer data
customer_data = load_customer_data()

# Select a random sample of 1000 customers
sample_size = 1000
random_sample = random.sample(customer_data, sample_size)

# Perform analysis on the sample
results = analyze_sample(random_sample)

# Use the results to make inferences about the larger population
infer_population_trends(results, sample_size, len(customer_data))

降低维度

降维是一种技术，用于通过识别和去除冗余或不必要的信息来减少数据集中的特征或变量的数量。这可以通过各种方法完成，包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）和线性判别分析（LDA）。

降维的主要好处之一是，它可以使高维数据的可视化和分析变得更加容易。例如，如果我们有一个包含数百或数千个特征的数据集，就很难可视化和理解数据点之间的关系。通过减少特征的数量，我们可以更容易地识别数据的模式和趋势。

示例

from sklearn.decomposition import PCA

# Load dataset
data = load_dataset()

# Use PCA to reduce the number of features to 3
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(data)

# View the transformed data
print(pca.transform(data))

数据泛化的其他基本方法

有两种主要的数据归纳方法–数据立方体方法和属性定向归纳。

数据立方体方法

数据立方体方法是一种数据概括的方法，它涉及到创建一个多维的数据结构，称为数据立方体，以表示数据。数据立方体是通过沿不同维度或属性（如时间、地点或产品类型）聚合数据而形成的。这使得用户可以轻松地对数据进行切分，以便从不同的角度来查看和分析数据。

数据立方体方法的主要好处之一是，它允许用户快速和轻松地执行临时查询，并深入研究数据以确定模式和趋势。它特别适合于在数据仓库和商业智能应用中使用。

示例

下面是一个如何使用数据立方体方法来分析销售数据的例子 —

# Load sales data
sales_data = load_sales_data()

# Create a data cube with dimensions for time, location, and product type
data_cube = create_data_cube(sales_data, ['time', 'location', 'product_type'])

# View sales data for a specific time period, location, and product type
sales_data = data_cube.slice(time='Q1 2021', location='New York',
product_type='Clothing')
print(sales_data)

属性定向诱导

属性定向归纳是一种数据归纳的方法，它涉及到通过创建一套被称为属性定向的规则或条件来识别和代表数据中的模式。这些取向被用来根据数据点的属性或特征将其划分为不同的组或类别。

属性定向归纳的主要好处之一是，它允许用户以更简化的形式识别和表示数据中的复杂模式。它特别适合于在机器学习和数据挖掘应用中使用。

示例

下面是一个例子，说明如何将属性定位归纳为可能用于客户数据的分类——。

# Load customer data
customer_data = load_customer_data()

# Use attribute orientation induction to classify customers into differenet segments
segments = classify_customers(customer_data)

# View the resulting segments
print(segments)

总的来说，数据立方体方法和属性定向归纳都是有用的数据归纳技术，可以让用户在大型复杂的数据集中以更简化的形式识别和表示模式。