更深入的数据

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分析技术 (Gèng shēnrù de shùjù fēnxī jìshù)

除了基本类型之外，数据分析还涉及一系列复杂的技巧，以提取更深层次的见解：

• 回归分析 (Huíguī fēnxī): 用于建模变量之间的关系并 australia phone number list 预测未来的结果。不同类型包括线性回归 (xiànxìng huíguī)、多元回归 (duōyuán huíguī) 和逻辑回归 (luójí huíguī)。
• 时间序列分析 (Shíjiān xùliè fēnxī): 分析随时间收集的数据点，以识别趋势 (qūshì)、季节性 (jìjié xìng) 和周期性模式 (zhōuqí xìng mósì)，这对于预测至关重要。
• 聚类分析 (Jùlèi fēnxī): 将相似的数据点分组在一起，以在没有先验知识的情况下发现潜在的结构和模式。
• 因子分析 (Yīnzǐ fēnxī): 将大量变量简化为一组较少的潜在因子。
• 队列分析 (Duìliè fēnxī): 跟踪一组具有共同特征的用户或客户随时间的行为。
• 情感分析 (Qínggǎn fēnxī) / 文本分析 (Wénběn fēnxī): 分析文本数据以确定表达的情绪或态度。
• 神经网络 (Shénjīng wǎngluò): 受人脑启发的机器学习算法，非常擅长复杂的模式识别和预测。
• 蒙特卡罗模拟 (Méngtèkǎluó mónǐ): 一种使用随机抽样来模拟难以预测的过程中的不同结果概率的计算技术。
• 数据挖掘 (Shùjù wājué): 使用各种分析工具和技术从大型数据集中发现模式和见解的过程。