相关性分析

函数关系 两个变量x和y，当变量x取某个值，y依赖于x确定的关系取相应的确切地值，则称y是x的函数，记为y =f（x）。其中x为自变量，y为因变量。 如：某商品销售与销量的关系y=px 相关关系 当一个或几个关联变量取一定值，与之对应的另一变量的值虽不确定，但仍按照某种规律在一定范围内变化。现象之间存在客观的不严格的数量依存关系。 （1）、变量间的关系不能用函数精确表达 （2）、当变量x取某数值时，变量y取值在一定范围内可能有好几个。 如：商品的销量（y）与物价的关系（x），居民消费（y）与收入的关系（x），粮食亩产（y）与温度（x1）水分（x2）光照（x3）的关系 相关关系的种类 （1）、按照相关形式可分为：线性相关、非线性相关； （2）、按照相关方向可分类：正相关、负相关； （3）、按照相关关系程度可分为：完全相关、不完全相关、不相关。 相关关系的定量判断 　　关系表 　　关系图 　　相关系数 ：r>0正相关，r<0负相关，0<|r|<1存在线性关系，|r|=1完全线性相关，r=0 不存在线性相关（但有可能存在其他类型关系） 回归分析 1、相关分析：找出一个指标来表明现象之间相互依存关系的紧密程度。广义的相关分析包括“相关性分析”和“回归分析”。 2、回归分析： 　　（1）对具有相关关系的现象，拟合出一个合适的数学模型（即回归方程）来近似地表达变量之间平均关系的统计方法。 　　

大数据专业未来就业前景如何？ 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据专业就业三大方向 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 大数据专业人才就业薪资 1基础人才：数据分析师  北京数据分析平均工资：¥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。 数据分析师岗位职责 业务类别:技术 业务方向:数据分析  工作职责: 1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析

根据相关系数，y与x1-x9的关系都非常密切（r > 0.8，ρ < 0.001），财政收入与城乡居民储蓄存款年底余额之间关系最为密切（r = 0.995，ρ < 0.001） 相关系数表明了各变量与财政收入之间的线性关系程度相当高，由此可以认为所选取的九个因素都与财政收入存在着线性关系。 基于此结果，觉的继续进行线性回归分析，以便建立财政收入与每个因素之间的回归模型。这里以财政收入为因变量，其他为自变量 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「郭洪源」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/da___vinci/article/details/83475793 来源： CSDN 作者： qq_39333816 链接： https://blog.csdn.net/qq_39333816/article/details/104039903

更新中 更新时间： 2019-12-03 18:29:52 写在前面： 本人是喜欢这个方向的学生一枚，写文的目的意在记录自己所学，梳理自己的思路，同时share给在这个方向上一起努力的同学。写得不够专业的地方望批评指正，欢迎感兴趣的同学一起交流进步。 （参考文献在第四部分， 侵删 ） 一、背景 二、基本概念 三、语义相似度计算方法 四、参考文献 一、背景 在很多NLP任务中，都涉及到语义相似度的计算，例如： 在搜索场景下（对话系统、问答系统、推理等），query和Doc的语义相似度； feeds场景下Doc和Doc的语义相似度； 在各种分类任务，翻译场景下，都会涉及到语义相似度语义相似度的计算。 所以在学习的过程中，希望能够更系统的梳理一下这方面的方法。 二、基本概念 1. TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 为该关键词在这篇文章中的词频。 2. IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 3. 向量空间模型 向量空间模型简称 VSM，是 VectorSpace Model 的缩写。在此模型中，文本被看作是由一系列相互独立的词语组成的，若文档 D 中包含词语 t1,t2,

数据质量分析 主要检查原始数据中是否存中脏数据： 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号的数据 缺失值 处理方式：删除、插补、不处理 异常值 简单统计量分析 3σ原则 箱型图分析 数据特征分析 分布分析 定量或定性分析，一般用直方图，饼图等 对比分析 统计量分析 1）集中度 2）离中度 周期性分析 贡献度分析 相关性分析 来源： CSDN 作者： Sin_Geek 链接： https://blog.csdn.net/lyh03601/article/details/103284089

小结： （1）时间序列和回归分析的 核心区别 在于对 数据的假设 ：回归分析假设每个样本数据点都是 独立 的；而时间序列则是利用数据之间的 相关性 进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR(Auto-Regressive)模型，它利用过去的数据点来预测未来。 （2）虽然AR模型（自回归模型）和线性回归看上去有很大的相似性。但由于 缺失了独立性 ，利用线性回归求解的AR模型参数会是 有偏的 。但又由于这个 解是一致的 ，所以在实际运用中还是利用线性回归来 近似 AR模型。 （3） 忽视或假设数据的独立性很可能会造成模型的失效 。金融市场的预测的建模尤其需要注意这一点。 　　本文会先说明两者对数据的具体假设差异，再说明AR模型（Autoregressive model 自回模型）为什么虽然看上去像回归分析，但还是有差别，最后也提到一个常见的混淆两者后在金融方向可能出现的问题。 一、回归分析对数据的假设：独立性 在回归分析中，我们假设数据是 相互独立 的。这种独立性体现在两个方面：一方面，自变量(X)是固定的，已被观测到的值，另一方面，每个因变量(y)的误差项是独立同分布，对于线性回归模型来说，误差项是独立同分布的正态分布，并且满足均值为0，方差恒定。 这种数据的独立性的具体表现就是：在回归分析中， 数据顺序可以任意交换 。在建模的时候，你可以随机选取数据循序进行模型训练

一、序言 本文从产品经理的角度出发，对产品经理的安全职责、产品驱动安全的内涵、工作内容、工作方法、所需安全资源、以及产品经理的安全工作量进行了分析。希望所有产品经理在没有心理负担的情况下，有目标、有方法、有资源推进产品安全建设。 二、背景 安全是软件产品天然属性的一部分，“无安全不金融”，对于金融软件产品而言，安全尤为重要，因为客户总是能够从各种安全漏洞联想到他的金融资产安全和个人信息安全。以前偶尔会在一些安全沙龙或峰会听见同行吐槽，“信息安全说起来重要、做起来次要、忙起来不要”。吐槽背后的原因很复杂，其中很重要的一点是跟产品经理安全意识淡薄、不清楚如何推进产品安全建设有关，比如不重视产品安全属性、产品安全需求不明确、产品安全资源不充分、产品安全建设无从下手等。本文主要站在产品经理的角度，从产品经理能力维度出发，探讨产品经理如何推动产品的安全性建设。 众所周知，安全性作为软件产品的天然属性，从产品定义与规划角度来看，产品经理对产品安全负有不可推卸的责任，但产品经理如何履行自己的安全职责，业界还没有给出一个清晰可行的行动方案。 目前，软件产品安全需求通常是基于开发人员和安全人员的职业常识提出相应的解决方案，比如目前业内比较通用的敏感信息五要素分析方法： 1 2 3 4 5 姓名 身份证号 电话号码 银行卡信息 联系地址 这种方法简单易行，但往往不能涵盖所有的敏感信息，比如

转载自http://www.sohu.com/a/200219694_278730 接触这么多组学数据，大家肯定做过各种相关性分析。大到几个转录组样本的整体相关性分析，小到挑选了一些候选基因看它们在不同样本中的表达模式相关性。当我们做完了相关性分析的时候，常常会用下面这种图形来展示： 那么问题来了，有没有别的方法，可以让我的相关性分析展现方式更高大上呢？ 请出今天的主角， corrplot程序包 ！ 1 老规矩，第一步是安装并调用corrplot： install.packages("corrplot") library("corrplot") 2 第二步，整理数据。今天就拿一些女明星的身高、体重、年龄、微博粉丝与女神指数的数据来分析一下 （ 纯属杜撰 ） 。 3 第三步，我们读取数据，并做相关性分析。 a<-read.table(file=file.choose(),row.names=1,header=T,sep="t") b<-cor(a) 4 第四步，非常简单，可以直接作图了。 corrplot(b) #这里默认是圆形显示 还可以用饼图（ pie ），颜色（ color ）等等来显示。 corrplot(b,method="pie") corrplot(b,method="color",addCoef.col="grey") #用颜色显示，同时显示相关系数

1. 两件事伴随发生，不代表他们之间有因果关系 - 从一些荒诞相关性案例说起 在日常生活和数据分析中，我们可以得到大量相关性的结论，例如： 输入X变量，有98%置信度得到Y变量 只要努力，就能成功 只要到了下班时间出公司大门，天就一定黑了 深圳交警表示，天秤、处女、天蝎座的人更喜欢违章 肿瘤发生率随着最近二十年手机的推广逐年上升，证明了手机辐射致癌 屁股大容易生儿子 世界上不吃猪肉的人群中，人自爆的概率最大 据观察统计，消防车数量越多的火灾中，伤亡人数越多 工业革命以来，女人穿的裙子越来越短，全球温度越来越高 人的受教育程度与脚的大小成正比 .... 此类结论的依据也似乎有很强的依据，即所谓的历史经验，甚至是大量的真实数据支持，我们通过各种统计模型、机器学习、深度学习模型，通过分析得到以上种种结论。 但是这里面存在一个巨大的疑问就是，” 相关性一定等于因果性吗？ “让我们来看几个反常识的例子。 1）美国在科学、空间和技术上的开支 && 绞死、勒死和窒息的后果关联性 correlation=99.79% 2）泳池溺水身亡人数 && 尼古拉斯凯奇出演的电影数 correlation=66.66% 3）缅因州的离婚率与人均人造黄油消费量相关 correlation=99.26% 4）深圳交警表示，天秤、处女、天蝎座的人更喜欢违章 “我们发现上周天秤座、处女座、天蝎座携手违法数量居前三名。

---- MFC是Windows下程序设计的最流行的一个类库，但是该类库比较庞杂，尤其是它的消息映射机制，更是涉及到很多低层的东西，我们在这里，对它的整个消息映射机制进行了系统的分析，可以帮助程序开发人员对MFC的消息映射机制有一个比较透彻的了解。 1．引言 ---- VC++的MFC类库实际上是Windows下C++编程的一套最为流行的类库。MFC的框架结构大大方便了程序员的编程工作，但是为了更加有效、灵活的使用MFC编程，了解MFC的体系结构往往可以使编程工作事半功倍。它合理的封装了WIN32 API函数，并设计了一套方便的消息映射机制。但这套机制本身比较庞大和复杂，对它的分析和了解无疑有助于我们写出更为合理的高效的程序。这里我们简单的分析MFC的消息响应机制，以了解MFC是如何对Windows的消息加以封装，方便用户的开发。 2. SDK下的消息机制实现 ---- 这里简单的回顾一下SDK下我们是如何进行Windows的程序开发的。一般来说，Windows的消息都是和线程相对应的。即Windows会把消息发送给和该消息相对应的线程。在SDK的模式下，程序是通过GetMessage函数从和某个线程相对应的消息队列里面把消息取出来并放到一个特殊的结构里面，一个消息的结构是一个如下的STRUCTURE。 typedef struct tagMSG { HWND hwnd; UINT