数据分析与可视化(DOC 22页)

（1.）p-DOT模型分析
（1.）教育数据挖掘及其应用。
（2.）网络学习过程监管的教育数据挖掘模型
（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）
(1)评价因子的选择与简化;
(1.)PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、
社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，
最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。
(2.)5W2H分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。
(3.)逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，
通过分析结论找到问题的最优解决方案。
(4.)4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，
通过分析结论，辅助决策近期运营计划与方案。
(5.)用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。
(1.)使用所有的数据
(2)多因子重要性指标(权重)的确定;
(3)因子内各类别对评价目标的隶属度确定;
(4)选用某种方法进行多因子综合。
1.什么是数据分析？
1.可信的测量未必有效，而有效的测量必定可信。
1.适当延长问卷长度
1.重测信度
10.网上下载数据集，并实际做一种数据的分析与可视化，
说明分析的效果(含可视化的图)。
1、历史数据不能准确预测未来
1、明确分析目的与框架
1、聚类分析（ClusterAnalysis）
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