2相关性分析
研究不同变量之间的线性或非线性关系,确定哪些因素对结果有显着影响。
3假设检验
通过设立假设,收集证据,并根据概率原理来判断假设是否成立,从而验证某种观点或理论。
(三)预测性分析
1时间序列分析
利用历史数据建立数学模型,对未来的趋势和值进行预测,常见的方法有移动平均、指数平滑等。
2回归分析
建立自变量和因变量之间的数学关系,用于预测和解释变量之间的影响程度,包括线性回归、逻辑回归等。
3分类与聚类
分类算法(如决策树、支持向量机等)将数据分为不同的类别;聚类算法(如k-ans聚类)则将相似的数据点归为一组。
(四)处方性分析
1优化模型
运用线性规划、整数规划等方法,在给定的约束条件下,寻求最优的解决方案。
2模拟与仿真
通过建立模型来模拟不同的场景和决策方案,评估其可能的结果和影响,为决策提供参考。
四、数据分析的工具
(一)excel
1功能介绍
具备数据处理、计算、图表绘制等基本功能,操作简单,适用于小型数据集和简单的分析任务。
2应用场景
数据初步整理、简单统计分析、制作报表和可视化图表。
(二)sql
1功能介绍
用于管理关系型数据库,能够进行数据查询、更新、删除、插入等操作,是处理结构化数据的重要工具。
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