数据分析中常用的分析方法包括多选题

数据分析对于理解业务、做出决策和提高性能至关重要。在进行数据分析时，有许多分析方法可供选择，每种方法都有其独特的优点和用途。

描述性分析

描述性分析用于描述数据并总结其特征。这些方法包括：

• 频率分布：显示数据中每个值出现的次数。
• 均值、中位数和众数：度量数据集中趋势的指标。
• 标准差和方差：测量数据分散程度的指标。

诊断性分析

诊断性分析用于识别数据中潜在的问题或模式。这些方法包括：

• 关联分析：确定数据集中不同变量之间的关系。
• 回归分析：确定一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
• 聚类分析：将数据点分组为具有相似特征的集群。

预测性分析

预测性分析用于基于历史数据预测未来趋势。这些方法包括：

• 时间序列分析：识别数据中的模式和预测未来值。
• 机器学习算法：使用数据训练模型，以预测新的数据点。
• 情景分析：预测在不同情况下可能发生的各种结果。

规范性分析

规范性分析用于优化决策并推荐行动方案。这些方法包括：

• 优化建模：确定满足特定目标和约束的最佳解决方案。
• 多标准决策分析（MCDA）：在多个标准或目标下对决策进行排名。
• 成本效益分析（CBA）：评估决策的潜在成本和收益。

选择正确的分析方法

选择正确的分析方法取决于具体的数据分析目标和可用的数据。以下是一些注意事项：

• 数据类型：确定数据是定量（数字）还是定性（非数字）。
• 数据量：考虑数据量以确定适合的大小分析方法。
• 分析目标：明确要从分析中获得什么见解。

问答

1. 描述性分析中常用的指标有哪些？
2. 诊断性分析可以用来确定哪些类型的问题？
3. 举出一个预测性分析中使用的常见机器学习算法。
4. 规范性分析的一个例子是什么？
5. 选择分析方法时需要考虑哪些因素？