数据分析模型一览表

模型
类型
用途
回归模型
监督学习
预测连续变量
分类模型
监督学习
预测离散变量
聚类模型
非监督学习
识别数据中的相似分组
异常检测模型
非监督学习
识别数据中的异常值
时间序列模型
时间序列分析
预测未来趋势

数据分析模型一览表
数据分析模型可用于从数据中提取有意义的见解并做出预测。 它们根据其目标和所采用的算法进行分类。 以下是一些常见的模型类型：
回归模型：用于预测连续变量，例如收入、销量或温度。
分类模型：用于预测离散变量，例如客户流失、疾病诊断或产品类别。
聚类模型：用于识别数据中具有相似特征的组，例如客户细分、市场研究或图像分割。
异常检测模型：用于识别与数据其余部分显著不同的异常值，例如欺诈检测、医疗诊断或质量控制。
时间序列模型：用于分析具有时间顺序的数据，例如股票价格、天气模式或销售数据，以预测未来趋势。
选择合适的模型取决于数据分析的具体目标和数据的性质。 通过使用正确的模型和算法，数据分析人员可以从大量数据中提取有价值的见解，从而改善决策制定和业务成果。