數(shù)據(jù)分析模型主要有以下幾種：
描述性統(tǒng)計(jì)分析：用于描述數(shù)據(jù)的基本特征，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等。
探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：通過(guò)可視化和統(tǒng)計(jì)方法揭示數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、模式和異常值。
假設(shè)檢驗(yàn)：用于驗(yàn)證兩個(gè)或多個(gè)變量之間是否存在顯著的關(guān)聯(lián)或差異。
回歸分析：用于建立變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，預(yù)測(cè)一個(gè)或多個(gè)因變量對(duì)另一個(gè)或多個(gè)自變量的依賴(lài)性。
分類(lèi)分析：用于將數(shù)據(jù)集劃分為不同的類(lèi)別或組別，通?；谀承┨卣骰?qū)傩浴?/p>
聚類(lèi)分析：將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象分為一組，通?；诰嚯x或其他相似性度量。
主成分分析（PCA）：用于減少數(shù)據(jù)集的維度，同時(shí)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的主要信息。
因子分析：用于識(shí)別和解釋數(shù)據(jù)中的共同因素或潛在結(jié)構(gòu)。
時(shí)間序列分析：用于分析隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、天氣情況等。
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取模式，如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、推薦系統(tǒng)等。
文本分析：用于處理和分析文本數(shù)據(jù)，如情感分析、主題建模等。
網(wǎng)絡(luò)分析：用于分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等。
生存分析：用于研究事件發(fā)生的時(shí)間和原因之間的關(guān)系，如壽命分析、疾病進(jìn)展分析等。
優(yōu)化問(wèn)題：用于解決資源分配、路徑規(guī)劃等問(wèn)題，如運(yùn)輸問(wèn)題、生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題等。
圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)：用于分析和理解圖像數(shù)據(jù)，如人臉識(shí)別、圖像分割等。
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