广义的数据分析可分为什么

小飞棍来咯

这个人很懒，什么都没有留下～

广义的数据分析可以分为描述性数据分析、探索性数据分析、预测性数据分析、统计性数据分析和机器学习分析。描述性数据分析是对数据进行整体性概括和总结，包括数据的基本特征、分布情况等；探索性数据分析是通过图表和统计方法来揭示数据之间的关系和规律，探索数据内在的模式和信息；预测性数据分析则基于历史数据建立模型，预测未来事件或趋势；统计性数据分析通过统计学原理对数据进行定量分析，得出结论和推断；机器学习分析是利用机器学习算法对数据进行建模和分析，从而实现对数据的预测、分类、聚类等操作。这些不同的数据分析方法有着各自的特点和应用领域，可以帮助人们更好地理解和利用数据。

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程, 沐沐评论

广义的数据分析可以分为描述性数据分析、诊断性数据分析、预测性数据分析、可视化数据分析、探索性数据分析等几个方面。

描述性数据分析：描述性数据分析是数据处理的最基本阶段，主要内容包括数据的收集、清洗、整理和汇总。在这个阶段，我们会了解数据的基本特征，例如数据的分布、中心趋势、离散程度等。描述性数据分析有助于我们对数据的整体情况有一个初步的了解，为后续的分析奠定基础。
诊断性数据分析：诊断性数据分析主要是通过分析数据来诊断问题的根源或导致问题发生的原因。在这个阶段，我们会运用统计方法和模型来挖掘数据背后的规律性，找出数据中的异常值、缺失值等问题，并尝试解释其产生的原因。诊断性数据分析有助于我们深入理解数据，为问题的解决提供线索和思路。
预测性数据分析：预测性数据分析是基于历史数据和趋势来预测未来事件或结果的数据分析。在这个阶段，我们会建立预测模型，通过对历史数据的分析和模型的训练，来预测未来的趋势或结果。预测性数据分析在很多场景下都具有重要意义，例如销售预测、股票价格预测等。
可视化数据分析：可视化数据分析是通过图表、图像等可视化手段将数据呈现出来，以便更直观地理解数据。在这个阶段，我们会使用各种可视化工具和技术，将数据转化为可视化的形式，如折线图、柱状图、散点图等。可视化数据分析有助于将复杂的数据转化为直观的图形，帮助用户更好地理解数据。
探索性数据分析：探索性数据分析是一种探索性的数据分析方法，主要用于探索数据之间的关系、趋势和规律。在这个阶段，我们会尝试使用各种数据分析方法和技术，发现数据中的隐藏模式和规律，从而为后续的分析和决策提供参考。通过探索性数据分析，我们可以深入挖掘数据的内在信息，为进一步分析和应用提供支持。