发布网友 发布时间:2023-07-31 15:19
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热心网友 时间:2023-10-21 05:53
学习数据分析时,有一些常用的分析方法和技术可以帮助你理解和应用数据。以下是一些常见的数据分析方法:
描述性统计分析:描述性统计分析主要用于对数据进行总结和描述。它包括计算均值、中位数、标准差、百分位数等统计指标,绘制直方图、箱线图、散点图等图表,以及探索数据的分布、中心趋势和变异程度。
探索性数据分析(EDA):EDA 是一种探究数据的方法,通过可视化和统计技术来发现数据中的模式、异常值和相关性。这包括绘制散点图、柱状图、相关矩阵图、箱线图等,以揭示变量之间的关系和数据的整体特征。
假设检验与推断统计:假设检验和推断统计方法用于从样本数据中得出关于总体的推断或判断。它包括 t 检验、方差分析、卡方检验等统计检验技术,以及置信区间估计和回归分析等方法。
数据挖掘与机器学习:数据挖掘和机器学习技术用于从大量数据中发现模式和规律,并构建预测模型。这包括聚类分析、分类算法、回归分析、决策树、随机森林、神经网络等方法。
时间序列分析:时间序列分析用于处理按时间顺序排列的数据。它包括平稳性检验、滑动平均、指数平滑、自回归移动平均模型 (ARMA)、自回归整合移动平均模型 (ARIMA) 等方法,以识别趋势、季节性和周期性模式。
数据可视化:数据可视化是将数据转化为图表、图形或地图等可视化形式的过程。通过可视化,可以更直观地理解数据,发现模式和趋势,并向他人传达你的发现。
热心网友 时间:2023-10-21 05:54
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