1. 描述性分析
描述性分析用于描述数据，揭示其趋势和模式。它包括以下技术：
- 集中趋势测量：平均数、中位数、众数
- 离散度测量：范围、标准差、四分位数间距
- 图形表示：直方图、饼图、散点图
2. 诊断性分析
诊断性分析旨在找出数据中的异常值或潜在问题。它使用以下技术：
- 异常值检测：识别数据集中明显偏离其他值的点
- 关联规则挖掘：发现数据集中项目或事件之间的关联
- 根因分析：确定问题的根本原因
3. 预测分析
预测分析使用历史数据来对未来事件做出预测。它包括以下技术：
- 时间序列分析：分析数据中的时间模式以预测未来的值
- 回归分析：创建模型以预测因变量与独立变量之间的关系
- 聚类分析：识别数据集中具有相似特征的组
4. 规范性分析
规范性分析提供有关如何提高绩效的建议。它包括以下技术：
- 情景分析：探索不同的决策或行动方案的影响
- 优化建模：创建模型以找到最佳解决方案
- 模拟：使用计算机模型来重现现实世界的场景
5. 探索性数据分析 (EDA)
EDA 是一种非正式的数据探索过程，用来发现数据中的潜在模式和趋势。它包括以下技术：
- 数据可视化：创建图表和图形以探索数据
- 异常值识别：查找数据集中与其他值明显不同的点
- 模式识别：识别数据中的趋势、模式和关系
6. 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
AI 和 ML 技术可用于自动化数据分析任务。这些技术包括：
- 自然语言处理 (NLP)：处理文本数据
- 计算机视觉：分析图像和视频
- 深度学习：创建神经网络模型来处理复杂的数据
问答
-
什么技术用于衡量数据的集中趋势？
- 平均数、中位数、众数
-
哪个技术可用于识别数据中的异常值？
- 异常值检测
-
哪个分析方法用于对未来事件做出预测？
- 预测分析
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哪种技术用于探索数据中的潜在模式？
- 探索性数据分析 (EDA)
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哪种 AI 技术可用于处理文本数据？
- 自然语言处理 (NLP)
原创文章，作者：胡辰雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_59864.html
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