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數(shù)據(jù)分析一般用什么方法 數(shù)據(jù)分析必須掌握的十個經(jīng)典方法

數(shù)據(jù)分析通常使用以下幾種方法:

  1. 描述性統(tǒng)計分析:這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計量,以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

  2. 探索性數(shù)據(jù)分析(EDA):通過觀察數(shù)據(jù)、檢查異常值、可視化數(shù)據(jù)等方式,對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,以便更好地理解數(shù)據(jù)。

  3. 假設(shè)檢驗:用于驗證數(shù)據(jù)的統(tǒng)計假設(shè),如t檢驗、ANOVA、卡方檢驗等。

  4. 回歸分析:用于建立變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,預(yù)測一個或多個自變量對因變量的影響。

  5. 聚類分析:將數(shù)據(jù)分為幾個組,每個組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高,組間的數(shù)據(jù)相似度低。

  6. 分類分析:根據(jù)一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)分為不同的類別。

  7. 時間序列分析:研究數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律,如季節(jié)性、趨勢等。

  8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí):發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián),如購物籃分析。

  9. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí):用于從大量數(shù)據(jù)中提取特征、建模和預(yù)測。

  10. 文本挖掘:處理和分析文本數(shù)據(jù),如情感分析、關(guān)鍵詞提取等。

這些方法可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析需求和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行選擇和組合。

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