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數據分析軟件

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數據分析軟件

更新時間： 2022-01-14
產品型號：
簡單描述
Data Intelligent Assistant是由上海瑞玢智能科技有限公司推出的?款數據分析軟件，集實驗設計、數據分析和可視化結果于?體，專為實驗室數據分析場景?設計，旨在為?家帶來可視化的結果，軟件具有豐富的圖表，通過直觀的設計向導和布局幫助?家設計?個理想的實驗，同時也可以讓您快速查看分析您的數據，對結果進?最合適的建模。

詳細介紹

數據分析軟件的實驗形成以及算法

一、實驗設計

數據分析軟件的實驗的設計，即對實驗的?種安排，需要考慮實驗所要解決的問題類型、對結論賦予何種程度的普遍性、希望以多?功效作檢驗、試驗單元的?性、每次試驗的耗資耗時等??，選取適當的因?和相應的?平，從?給出實驗實施的具體程序和數據分析的框架。試驗設計?法有：正交設計、*隨機設計、隨機區組設計、均勻設計、響應?設計。

二、降維算法

機器學習領域中所謂的降維就是指采?某種映射?法，將原?維空間中的數據點映射到低維度的空間中。降維的本質是學習?個映射函數f(x)->y，其中x是原始數據點的表達，?前最多使?向量表達形式。y是數據點映射后的低維向量表達，通常y的維度?于x的維度（當然提?維度也是可以的）。f可能是顯式的或隱式的、線性的或?線性的。

降維算法有：PCA、LDA、LLE、LE、TSNE、ISOMAP。

三、分類算法

數據研究的基礎是給數據“貼標簽”進?分類。類別分得越精準，我們得到的結果就越有價值。分類是?個有監督的學習過程，?標數據庫中有哪些類別是已知的，分類過程需要做的就是把每?條記錄歸到對應的類別之中。由于必須事先知道各個類別的信息，并且所有待分類的數據條?都默認有對應的類別，因此分類算法也有其局限性，當上述條件?法滿?時，我們就需要嘗試聚類分析。

分類算法有： LDA、 PLS-DA、BP（ PCA-BP、 LDA-BP）、 SVM（ PCA-BP、 LDA-BP）、KNN（ PCA-KNN、 LDA-KNN）

四、回歸算法

回歸算法是監督型算法的?種，通過利?測試集數據來建?模型，再利?這個模型訓練集中的數據進?處理的算法。線性回歸旨在尋找到?根線，這個線到到達所有樣本點的距離的和是最?的。常?在預測和分類領域。

回歸算法有：PLSR、BP、SVM

五、聚類算法

聚類分析是?種將數據所研究的對象進?分類的統計?法,事先不知道類別的個數和結構,據以進?分析的數據是對象之間的相似性和相異性的數據。將這些相似(相異)的數據可以看成是對象與對象之間的“距離”遠近的?種度量,將距離近的對象看做?類,不同類之間的對象距離較遠,這個可以看作為聚類分析?法的?個共同的思路。聚類和分類是兩種不同的分析。分類的?的是為了確定?個點的類別，具體有哪些類別是已知的。聚類的?的是將?系列點分成若?類，事先是沒有類別的。

聚類算法有：歐式距離聚類、閔式距離聚類、??距離聚類、K-Means聚類。

六、繪圖

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