数据可视化回归分析机器学习非结构化数据
数据可视化离散型变量（性别、职业等）：饼图、柱状图（一个离散型变量）、堆积柱状图（两个离散型变量）
连续型变量（年龄、工资等）：直方图、箱线图
时间序列变量（GDP、CPI等）：折线图
数据类型
横截面数据：某个时间节点上，多个对象的数据
时间序列数据：一些时间节点上，某个对象的变化数据
面板数据：多个时间节点，对同一批对象的数据
研究不同性别的年龄构成：箱线图
回归分析
回归五式：
线性回归（Y为连续型数据）股票投资、客户终身价值、医疗健康
0-1回归（Y为0-1型数据，逻辑回归、Probit Re‐gression）互联网征信、个性化推荐、社交好友推荐
定序回归（Y 为定序数据）消费者偏好市场调研（李克特1～5点量表）、豆瓣评级（1～5分）、心理测试
计数回归（Y为计数数据）客户关系管理RFM模型、肿瘤个数、生几个孩子
生存回归（Y 为生存数据）寿险精算、电子产品寿命、消费者生命周期
案例
线性回归
北京市二手房房价
中国电影票房
线上女装销量预测
股票投资中的均线
0-1回归
某移动通信公司客户流失预警分析
车险数据分析与商业价值
点击率预测在R T B广告投放中的应用
定序回归
信用卡逾期数据分析
计数回归
英超进球谁最强
生存回归
新产品在架时长研究
朴素贝叶斯
12345，有事找政府
决策树
非诚勿扰
回归树与提升算法
二手车保值率
深度学习
图像自动识别
打麻将
K均值聚类
狗熊皮鞋的百度广告投放
中文文本
小说的三要素：以《琅琊榜》为例
从用户评论看产品改善
空气净化器的好评率影响因素分析
数据分析岗位招聘情况的影响因素分析
张无忌爱谁
网络结构数据
《甄嬛站》
图像数据
通关图片识别PM2.5
刷卡数据
互联网征信
