16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
常用的数据分析方法
常用的数据分析方法数据分析是一种对数据进行解释和推断的过程，通过对数据的收集、清洗、转化、建模和评估，可以发现数据中的模式和关联，并从中得出结论和提出决策。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析、聚类分析、主成分分析和关联规则挖掘等，下面将对这些方法进行详细介绍。
1.描述统计描述统计是对数据进行总结和表达的方法，包括计数、平均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值、频率分布等指标。
通过描述统计，可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况，对数据进行初步的认识和分析。
2.推断统计推断统计是通过从样本中抽取数据来对总体进行推断的方法，包括假设检验和置信区间等技术。
通过推断统计，可以通过样本的分析结果来推断总体的特征和参数，对于缺乏完整数据的情况下，可以进行有效的分析。
3.回归分析回归分析是一种用来建立变量之间关系的方法，包括简单线性回归和多元线性回归等。
通过回归分析，可以了解自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释，对于探索变量之间的关系和预测未来趋势具有重要作用。
4.时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和分析的方法，包括平稳性检验、自相关性分析、滑动平均、指数平滑、季节性分解、ARIMA模型等技术。
通过时间序列分析，可以把时间因素考虑进去，对趋势、季节性和周期性进行建模和预测。
5.聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的方法，通过计算对象之间的相异性距离或相似度，将数据分成若干个组。
通过聚类分析，可以发现数据中的群组结构和模式，对于分类和个体归类具有重要作用。
6.主成分分析主成分分析是一种降维方法，通过将原始变量投影到新的低维度空间中，找到最能解释原始变量方差的主成分。
通过主成分分析，可以减少变量的数量，减少信息冗余和噪音，提取出数据中的主要信息。
7.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现不同变量之间的关联关系的方法，通过分析事物之间的关联规则，发现数据集中的频繁项集和关联规则。
常见的数据分析方法
常见的数据分析方法
常见的数据分析方法有：
1. 描述统计：对数据进行总结和描述，包括均值、中位数、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法来探索数据的模式、趋势和异常。
3. 假设检验：通过统计方法来判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
4. 相关分析：通过计算变量之间的相关系数来了解它们之间的关系，通常使用皮尔逊相关系数。
5. 回归分析：通过建立和分析数学模型来预测和解释因变量与一个或多个自变量之间的关系。
6. 分类分析：通过建立分类模型来将样本数据分类到不同的类别中。
7. 聚类分析：通过将样本数据分组成类别或簇，来发现隐藏的数据模式。
8. 时间序列分析：对时间序列数据进行建模和分析，以预测未来的趋势和行为。
9. 因子分析：通过观察变量之间的共同变化，将它们归纳为较少的潜在因子。
10. 社会网络分析：通过分析和可视化网络中的节点和边，来了解社交网络中的关系和结构。
这只是一些常见的数据分析方法，实际上还有许多其他方法，根据问题的具体需求和数据的特点来选择合适的方法。
16种常用的数据分析方法-相关分析
16种常⽤的数据分析⽅法-相关分析相关性分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关⽅向及相关程度。
相关分析是⼀种简单易⾏的测量定量数据之间的关系情况的分析⽅法。
可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。
如：⾝⾼和体重的相关性；降⽔量与河流⽔位的相关性；⼯作压⼒与⼼理健康的相关性等。
相关性种类客观事物之间的相关性，⼤致可归纳为两⼤类：⼀、函数关系函数关系是两个变量的取值存在⼀个函数来唯⼀描述。
⽐如销售额与销售量之间的关系，可⽤函数y=px（y表⽰销售额，p表⽰单价，x表⽰销售量）来表⽰。
所以，销售量和销售额存在函数关系。
这⼀类关系，不是我们关注的重点。
⼆、统计关系统计关系，指两事物之间的⾮⼀⼀对应关系，即当变量x取⼀定值时，另⼀个变量y虽然不唯⼀确定，但按某种规律在⼀定的范围内发⽣变化。
⽐如：⼦⼥⾝⾼与⽗母⾝⾼、⼴告费⽤与销售额的关系，是⽆法⽤⼀个函数关系唯⼀确定其取值的，但这些变量之间确实存在⼀定的关系。
⼤多数情况下，⽗母⾝⾼越⾼，⼦⼥的⾝⾼也就越⾼；⼴告费⽤花得越多，其销售额也相对越多。
这种关系，就叫做统计关系。
按照相关表现形式，⼜可分为不同的相关类型，详见下图:相关性描述⽅式描述两个变量是否有相关性，常见的⽅式有3种：1.相关图（典型的如散点图和列联表等等）2.相关系数3.统计显著性⽤可视化的⽅式来呈现各种相关性，常⽤散点图，如下图：相关性分析步骤Step1：相关分析前，⾸先通过散点图了解变量间⼤致的关系情况。
如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么⼤部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。
如上图，展现了平时成绩与能⼒评分之间的关系情况：X增⼤时，Y会明显的增⼤，说明X和Y之间有着正向相关关系。
Step2：计算相关系数散点图能够展现变量之间的关系情况，但不精确。
还需要通过相关分析得到相关系数，以数值的⽅式精准反映相关程度。
常用数据分析方法
常用数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
在现代社会中，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
为了更好地理解和应用数据分析方法，本文将介绍一些常用的数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一。
它通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度和分布特征，来描述数据的基本特征。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等。
通过描述性统计分析，我们可以快速了解数据的整体情况，为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
它通过计算变量之间的相关系数，来衡量它们之间的相关性强弱和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相对于描述性统计分析，相关性分析更加关注变量之间的关联程度，可以帮助我们理解变量之间的相互作用。
3. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
它通过建立数学模型，来描述自变量对因变量的影响程度和方向。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
回归分析可以帮助我们预测和解释因变量的变化，找出主要影响因素，并进行因果推断。
4. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间相关数据的方法。
它通过分析时间序列数据的趋势、季节性和周期性，来预测未来的发展趋势和变化规律。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
时间序列分析可以帮助我们把握时间变化的规律，为未来的决策提供参考。
5. 假设检验假设检验是一种用于验证统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计分析，来判断样本结果是否具有统计显著性，并对总体参数提出假设。
常用的假设检验方法包括t检验、Z检验、卡方检验和ANOVA分析等。
假设检验可以帮助我们判断样本结果的可靠性，提供决策的依据。
6. 聚类分析聚类分析是一种用于研究样本分类的方法。
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法引言：随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据的统计分析方法是利用数学、统计学和计算机科学等相关知识，对大规模数据进行分析和解读，从中获取有价值的信息和洞察力。
本文将介绍几种常用的大数据统计分析方法，包括描述性统计分析、推断性统计分析、关联性分析和预测性分析。
一、描述性统计分析：描述性统计分析是对大数据进行总结和描述的方法，它可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。
常用的描述性统计方法包括：1.1 平均数：平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
例如，我们可以计算一组销售数据的平均销售额，来了解平均每笔交易的金额。
1.2 中位数：中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间水平，避免极端值对结果的影响。
1.3 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们了解数据的分布情况和重要特征。
1.4 方差和标准差：方差和标准差是衡量数据变异程度的指标。
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
方差和标准差越大，数据的变异程度越大。
二、推断性统计分析：推断性统计分析是通过对样本数据进行分析，从中推断总体数据的特征和规律。
常用的推断性统计方法包括：2.1 抽样：抽样是从总体中选择一部分样本进行分析，以代表整个总体。
合理的抽样方法可以保证样本的代表性和可靠性。
2.2 置信区间：置信区间是对总体参数的估计范围。
通过计算样本数据的统计量，可以得到总体参数的置信区间，从而对总体进行推断。
2.3 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计检验，判断总体参数是否符合某个假设。
假设检验可以帮助我们验证研究假设和进行决策。
三、关联性分析：关联性分析是研究变量之间的相关关系和相互影响的方法。
常用的关联性分析方法包括：3.1 相关系数：相关系数是衡量两个变量之间线性关系的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
数据分析所用的方法
数据分析所用的方法
数据分析涉及多种方法，下面是一些常见的数据分析方法：
1. 描述统计：用于描述数据的基本特征，包括均值、中位数、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法，深入了解数据集的特征，寻找潜在的模式和关系。
3. 相关性分析：用于确定变量之间的关系，可以使用相关系数或散点图。
4. 回归分析：用于建立一个数学模型，以解释一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
5. 时间序列分析：针对时间序列数据，分析趋势、季节性以及其他时间相关的特征。
6. 数据挖掘：用于探索大规模数据集中的模式和关系，可以使用机器学习算法。
7. 预测模型：建立基于历史数据的模型，用来预测未来事件或结果的可能性。
8. 假设检验：用于验证统计假设是否成立，比如两个群体之间的差异是否显著。
9. 分类与聚类：通过样本的特征，将数据点分组为不同的类别或簇。
10. 简单统计图表：如柱状图、折线图、饼图等用于可视化数据。
这只是一部分常见的数据分析方法，实际使用中还会根据具体问题和数据性质选择适当的方法。
数据分析的常用方法
数据分析的常用方法1.描述统计分析：包括计算数据的中心趋势（比如均值、中位数）、离散程度（比如方差、标准差）和分布形状（比如偏度、峰度）等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图表进行数据可视化。
2.相关分析：通过计算变量之间的相关系数（比如Pearson相关系数、Spearman相关系数）来衡量它们之间的线性关系，并绘制散点图进行可视化。
3.回归分析：用于评估一个或多个自变量对于因变量的影响程度。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
4.时间序列分析：用于处理按时间顺序排列的数据，分析其趋势、季节性和周期性等特征。
常见的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
5.聚类分析：将数据分成不同的群组，使得组内的数据相似度高，而组间的相似度低。
常用的聚类算法有K-means聚类、层次聚类等。
6.分类与预测分析：基于已知的数据和样本，通过训练模型来预测未知数据的类别或数值。
常见的分类与预测算法包括决策树、随机森林、支持向量机等。
7.因子分析：用于确定一组观测变量中隐含的共同因素，并简化数据集。
常用的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
8.假设检验：用于对统计推断进行验证，以确定分析结果是否具有显著性差异。
常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
9.数据挖掘：通过应用机器学习、统计学和数据库技术等方法来自动发现数据中的模式和规律。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
10.文本分析：针对大量文本数据进行分析，提取其中的关键词、主题等信息，常用的文本分析方法有词频统计、情感分析、主题模型等。
常见的数据分析方法有哪些
常见的数据分析方法有哪些数据分析是在收集、处理和解释数据的过程中，研究统计规律和趋势的一种方法。
它可以帮助我们理解数据中的模式、关联和趋势，并为决策和问题解决提供支持。
在数据分析领域，有许多常见的方法和技术。
本文将介绍其中一些常见的数据分析方法。
描述性统计分析描述性统计分析是数据分析中最基本的方法之一。
它通过对数据进行总结和描述，帮助我们理解数据的整体特征。
常见的描述性统计分析方法包括：1.中心趋势测量：包括均值、中位数和众数等。
均值是数据的平均值，中位数是将数据排序后位于中间位置的值，众数是数据中出现次数最多的值。
2.离散趋势测量：包括标准差、方差和四分位差等。
标准差度量数据点与均值之间的差异，方差是标准差的平方，四分位差是将数据排序后上四分位数与下四分位数之差。
3.分布形态测量：包括偏度和峰度等。
偏度度量数据分布的对称性，峰度度量数据分布的尖锐度。
4.频率分布：将数据按照数值范围分组，并统计每个组中的数据频率。
统计推断分析统计推断分析是在样本数据的基础上对总体数据进行推断的方法。
它可以通过样本数据来估计总体特征，并对估计结果的可靠性进行评估。
常见的统计推断方法包括：1.置信区间估计：通过样本数据估计总体特征的区间范围。
2.假设检验：通过检验假设来评估样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
3.方差分析：用于比较两个或多个样本之间的均值差异。
4.回归分析：用于建立变量之间的关系模型，通过回归方程来预测因变量。
5.时间序列分析：用于研究时间序列数据的趋势、周期性和季节性。
探索性数据分析探索性数据分析是探索数据之间的关系和模式的方法。
它主要通过可视化和图形化展示数据，帮助我们发现数据中隐藏的信息。
常见的探索性数据分析方法包括：1.散点图：用于表示两个变量之间的关系，每个数据点对应于变量的一个取值。
2.条形图：用于比较不同类别之间的差异。
3.箱线图：用于显示数据的分布范围、中位数和异常值。
4.直方图：用于显示数据的分布情况。
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一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。
列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
六、方差分析使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系3、多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系4、协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。
协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，七、回归分析分类：1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
2、多元线性回归分析使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
1）变呈筛选方式：选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法2）横型诊断方法：A 残差检验：观测值与估计值的差值要艰从正态分布B 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法C 共线性诊断：•诊断方式：容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例•处理方法：增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等3、Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况分类：Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。
4、其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等八、聚类分析样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。
1、性质分类：Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等2、方法分类：1）系统聚类法：适用于小样本的样本聚类或指标聚类，一般用系统聚类法来聚类指标，又称分层聚类2）逐步聚类法：适用于大样本的样本聚类3）其他聚类法：两步聚类、K均值聚类等九、判别分析1、判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体2、与聚类分析区别1）聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本2）聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类3）聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类3、进行分类：1）Fisher判别分析法：以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类，适用于两类判别；以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于适用于多类判别。
2）BAYES判别分析法：BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用；十、主成分分析将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。
十一、因子分析一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法与主成分分析比较：相同：都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法用途：1）减少分析变量个数2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类十二、时间序列分析动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型十三、生存分析用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法1、包含内容：1）描述生存过程，即研究生存时间的分布规律2）比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较3）分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响4）建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。
2、方法：1）统计描述：包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法，不对所分析的数据作出任何统计推断结论2）非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。
A 乘积极限法（PL法）B 寿命表法(LT法)3）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法4）参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律十四、典型相关分析相关分析一般分析两个变里之间的关系，而典型相关分析是分析两组变里（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。
典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。
十五、R0C分析R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线用途：1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力用途；2、选择最佳的诊断界限值。
R0C曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一股用R0C曲线下面积反映诊断系统的准确性。
十六、其他分析方法多重响应分析、距离分祈、项目分祈、对应分祈、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。
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