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“ 多元統(tǒng)計分析，是業(yè)務應用的重要分析工具，也是機器學習的重要基礎。”
之前和大家分享過統(tǒng)計學相關的知識。統(tǒng)計學主要是針對單個變量，而日常生活中，多個變量的場景更加普遍。研究多個變量的關系、模型，就是多元分析的范疇。多元分析的很多內容其實也是機器學習的基礎。之前分享的《層次聚類方法》、《K-means聚類方法》等，都屬于多元分析的范疇。
多元分析，全稱是多元統(tǒng)計分析。顧名思義，是一種針對多元數據的統(tǒng)計分析方法。
那什么是多元數據呢？是數據多嘛？比如有7億用戶的身高數據。
需要說明的是，這里的多元，指的是多個變量，或者說是多個信息維度。純粹的數據量多，只是代表樣本多，不一定維度多。7億用戶身高數據，那也只是身高一個維度，因此并不能稱得上是多元數據。
舉一個經常舉的例子，鳶尾花的數據。這是一個典型的多元數據集：
數據集內包含 3 類共 150 條記錄，每類各 50 個數據，每條記錄都有 4 項特征：花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度，可以通過這4個特征預測鳶尾花卉屬于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品種。具體怎么預測，后續(xù)再來展開。這個預測過程，也是機器學習的重要場景之一。
主要的多元數據的研究方法包括以下四類：數據描述、統(tǒng)計推斷、降維分析、目標歸類。
什么是數據描述呢？
這個其實比較好理解，我們舉個例子。比如說我們有一張7億用戶的user_table。表中有幾十個字段，包括用戶的年齡、性別、id、成交量、注冊時間等等字段。
那我們該如何描述這張多元數據表呢？
數據量這么大，我們不可能一條條地去看對吧，那我們就會用比如平均數、波動性等指標來描述?；蛘弑热缪芯繋讉€字段之間的一些相關性、有沒有更好的可視化方法。這就是多元數據的描述。
這部分其實就是假設檢驗了。
在統(tǒng)計分析中也分享過假設檢驗的內容了，在多元分析這里，唯一的區(qū)別就是由一元的檢驗升級推廣為多元均值向量的檢驗了。
舉個例子，比如學生的各科學習成績之間是否有顯著差異等等。
這個其實是做數據、做模型經常遇到的一個問題。
一個數據集，往往維度十分的多，但并不見得每個維度都有著足夠的價值，我們要做的就是將其中最主要的維度篩選出來。有點像化簡的意思。
通常的方法有兩種：主成分分析法和因子分析法，具體內容我們后續(xù)再來展開。
這里主要就是分類和聚類問題。這是做機器學習很常見的兩種場景了。
分類問題，是有監(jiān)督的學習，事先是知道能夠分為哪些類別的。例如預測用戶是男性還是女性，或者上文中的鳶尾花的預測。而聚類問題，是無監(jiān)督的，并不知道用戶具體屬于哪些類別。
關于聚類，可以參考之前的文章《層次聚類的原理及方法》、《K-means聚類的方法及應用》。
關于分類和判別，我們后續(xù)會詳細進行分享。
那多元數據的統(tǒng)計分析有啥具體應用場景呢？這里給大家舉幾個例子。
比如我們可以基于歷史數據預測未來的購買趨勢，這樣可以提前做出業(yè)務預判，領先市場提前做出動作。
比如我們可以基于用戶的行為數據，鎖定忠實用戶，對忠實用戶做更多的權益觸達和用戶運營；可以發(fā)掘潛力顧客，促進潛力顧客的轉化。這也是一個判別分析的問題場景。
還有精準營銷，根據不同人的特征給出不同的營銷方案。這其中第一步就是先聚類，生成不同的人、不同的客戶。包括市場細分，也是一個聚類問題。
在金融行業(yè)，非常關注風險。那應用多元分析，可以基于消費者的特征來進行征信評估。常見的就是我們的信貸額度，能貸多少，背后都是數據模型。
還有一個常見的場景，就是如何刻畫金融市場（比如股市）的波動性特征，這是統(tǒng)計描述的問題。還有，預測股市的漲跌，哈哈，這個比較實用一些。
關于多元分析的應用場景、定義，就先介紹這些。后面關于多元的分析方法，我們逐步展開分享，歡迎繼續(xù)關注~
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
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