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数据分析模块通常包含以下类型：

描述性分析（Descriptive Analysis）：用于描述数据的基本特征和分布情况，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：用于初步了解数据的特征和结构，包括可视化、相关性分析、异常值检测等。

假设检验（Hypothesis Testing）：用于检验数据是否符合特定的假设条件，常用的统计方法有t检验、卡方检验、F检验等。

回归分析（Regression Analysis）：用于研究两个或多个变量之间的关系，常用的回归模型有线性回归、逻辑回归、泊松回归等。

分类分析（Classification Analysis）：用于将数据集中的样本划分为不同的类别，常用的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

聚类分析（Cluster Analysis）：用于将数据集中的数据分为若干个相互相似的子集，常用的聚类算法有K-means、层次聚类等。

时间序列分析（Time Series Analysis）：用于分析时间序列数据的变化规律，常用的时间序列模型有自回归模型、移动平均模型、季节性分解等。

关联规则挖掘（Association Rules Mining）：用于发现数据集中项之间的有趣关系，常用的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

文本分析（Text Analysis）：用于处理和分析文本数据，常用的文本处理方法有词频统计、TF-IDF权重计算、主题模型等。

机器学习与深度学习（Machine Learning and Deep Learning）：用于构建预测模型和智能系统，常用的机器学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林、神经网络等。深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

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