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第73章 数据分析的方法与工具（第2页）

2相关性分析

研究不同变量之间的线性或非线性关系，确定哪些因素对结果有显着影响。

3假设检验

通过设立假设，收集证据，并根据概率原理来判断假设是否成立，从而验证某种观点或理论。

（三）预测性分析

1时间序列分析

利用历史数据建立数学模型，对未来的趋势和值进行预测，常见的方法有移动平均、指数平滑等。

2回归分析

建立自变量和因变量之间的数学关系，用于预测和解释变量之间的影响程度，包括线性回归、逻辑回归等。

3分类与聚类

分类算法（如决策树、支持向量机等）将数据分为不同的类别；聚类算法（如k-ans聚类）则将相似的数据点归为一组。

（四）处方性分析

1优化模型

运用线性规划、整数规划等方法，在给定的约束条件下，寻求最优的解决方案。

2模拟与仿真

通过建立模型来模拟不同的场景和决策方案，评估其可能的结果和影响，为决策提供参考。

四、数据分析的工具

（一）excel

1功能介绍

具备数据处理、计算、图表绘制等基本功能，操作简单，适用于小型数据集和简单的分析任务。

2应用场景

数据初步整理、简单统计分析、制作报表和可视化图表。

（二）sql

1功能介绍

用于管理关系型数据库，能够进行数据查询、更新、删除、插入等操作，是处理结构化数据的重要工具。

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