数据分析师常用模型数据分析师常用模型有哪些

数据分析师常用模型 数据分析师常用模型有哪些

数据分析师常用的模型有以下几种：

描述性统计模型：用于描述数据集的基本特征和分布情况，如均值、中位数、众数、方差等。

相关性分析模型：用于研究两个或多个变量之间的相关关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。

回归分析模型：用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向，如线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

分类分析模型：用于将数据集划分为不同的类别，如决策树、随机森林、支持向量机等。

聚类分析模型：用于将数据集划分为相似的组别，如K-means、层次聚类等。

时间序列分析模型：用于预测未来的趋势和变化，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、季节性分解自回归移动平均模型（SARIMA）等。

机器学习模型：通过训练模型来识别数据中的模式和规律，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

深度学习模型：利用人工神经网络进行特征提取和模式识别，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。

数据可视化模型：将数据分析结果以图表的形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。

数据挖掘模型：从大量数据中发掘出有价值的信息和知识，如关联规则挖掘、异常检测、文本挖掘等。

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