数据分析15种方法

1. 描述性统计
提供对数据的总体概况，包括平均值、中位数、标准差等。
2. 推论统计
从样本数据中推断总体特征，包括假设检验、置信区间等。
3. 回归分析
建立自变量和因变量之间的关系模型，预测因变量的值。
4. 聚类分析
将数据点分组为具有相似特征的子集。
5. 因子分析
将大量相关变量减少为更少数量的未相关潜变量。
6. 判别分析
确定一个或多个变量是否可以用来区分两个或更多组。
7. 时间序列分析
分析随着时间的推移而变化的数据，预测未来的趋势和模式。
8. 文本挖掘
从非结构化文本数据中提取有意义的信息。
9. 社交网络分析
研究社交网络中的关系和模式，识别影响者和社区。
10. 地理空间分析
分析具有地理维度的空间数据，识别空间模式和趋势。
11. 大数据分析
处理和分析大型数据集，使用分布式计算和高级算法。
12. 机器学习
训练计算机算法从数据中学习，做出预测和决策。
13. 数据可视化
使用图表、图形和互动式仪表板呈现数据，以提高可理解性。
14. 预测建模
构建模型以预测未来事件，例如客户流失、需求预测等。
15. 异常检测
识别数据中的异常值或偏离预期模式的观察值。