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大数据算法及应用场景首篇:统计与分布

?????发布时间:?????2019-04-15

算法是大数据的最核心价值部分。

大数据的挖掘是从海量、不完整、噪声、模糊、随机、碎片数据中发现其中隐藏的价值,以及潜在的有用信息和知识的过程。

什么情况用什么算法呢今天给大家做个大数据算法入门。 一、统计分布统计分布(frequencydistribution)亦称次数(频数)分布(分配)。 在统计分组的基础上,将总体中的所有单位按组归类整理,形成总体单位在各组间的分布。 分布在各组中的单位数叫做次数或频数。

各组次数与总次数(全部总体单位数)之比,称为比率或频率。

将各组别与次数依次编排而成的数列就叫做统计分布数列,简称分布数列或分配数列。 它可以反映总体中所有单位在各组间的分布状态和分布特征,研究这种分布特征是统计分析的一项重要内容。

如上的BLABLA的一堆,具体来看看到底能干什么吧。 1)平均值举个栗子!中国男人背上油腻一词好几年了,根据《2017中国人运动报告》数据显示,至少在步行量上,男生要高于女生:男生平均每天走5874步,女生日均步数达到5268步。

注重运动加上更新一下观念,中国男人或许能保持一下少年感。

2)同比和环比同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。 环比,表示连续2个单位周期(比如连续两月)内的量的变化比。 3)高斯分布正态分布(Normaldistribution),也称常态分布,又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。 高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

拉普拉斯和高斯研究了它的性质。 是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 高斯分布怎么用举个栗子:这张图大家都见过吧。 收集尽量多的用户的开机时间,然后,查看时间的分布如何。

4)柏松分布Poisson分布,是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-DenisPoisson)在1838年时发表。 小小柏松分布在大数据领域可以解决大大的问题!干货来了!栗子1:玩电商和仓储的,进来看看。

已知某家小杂货店,平均每周售出2个水果罐头。 请问该店水果罐头的最佳库存量是多少假定不存在季节因素,可以近似认为,这个问题满足以下三个条件:。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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