高維數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)智創(chuàng)新變革未來高維數(shù)據(jù)分析與挖掘引言高維數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)高維數(shù)據(jù)分析的重要性高維數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理特征選擇與降維方法統(tǒng)計(jì)分析在高維數(shù)據(jù)中的應(yīng)用描述性統(tǒng)計(jì)分析探索性數(shù)據(jù)分析相關(guān)性分析與聚類分析ContentsPage目錄頁引言高維數(shù)據(jù)分析與挖掘引言高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的背景1.隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的需求日益增強(qiáng)。2.高維數(shù)據(jù)分析與挖掘可以有效地處理大規(guī)模、高復(fù)雜度的數(shù)據(jù)，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。3.高維數(shù)據(jù)分析與挖掘在商業(yè)、科研、醫(yī)療等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，對推動(dòng)社會(huì)發(fā)展具有重要意義。高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的挑戰(zhàn)1.高維數(shù)據(jù)的處理需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的算法，這對硬件和軟件都提出了很高的要求。2.高維數(shù)據(jù)的噪聲和異常值會(huì)對分析結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響，需要有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。3.高維數(shù)據(jù)的維數(shù)災(zāi)難問題，即隨著維度的增加，數(shù)據(jù)的可解釋性和可視化性降低，需要有效的降維方法。引言1.主成分分析（PCA）是一種常用的降維方法，可以有效地減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，提高數(shù)據(jù)的可解釋性和可視化性。2.線性判別分析（LDA）是一種分類方法，可以有效地提高分類的準(zhǔn)確性。3.支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的分類和回歸方法，可以有效地處理非線性問題。高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的應(yīng)用1.在商業(yè)領(lǐng)域，高維數(shù)據(jù)分析與挖掘可以用于市場分析、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等。2.在科研領(lǐng)域，高維數(shù)據(jù)分析與挖掘可以用于基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等研究。3.在醫(yī)療領(lǐng)域，高維數(shù)據(jù)分析與挖掘可以用于疾病診斷、藥物研發(fā)、個(gè)性化醫(yī)療等。高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的方法引言高維數(shù)據(jù)分析與挖掘的未來發(fā)展趨勢1.隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，高維數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)⒏又悄芑妥詣?dòng)化。2.高維數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)⒏幼⒅財(cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性，以滿足實(shí)時(shí)決策的需求。3.高維數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)⒏幼⒅財(cái)?shù)據(jù)的安全性和隱私性，以保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和隱私。高維數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)高維數(shù)據(jù)分析與挖掘高維數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)高維數(shù)據(jù)的定義1.高維數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)維度數(shù)量大于或等于三維的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)的維度越多，蘊(yùn)含的信息量越大，但也帶來了分析難度的增加。3.在實(shí)際應(yīng)用中，如生物醫(yī)學(xué)研究、金融風(fēng)控等領(lǐng)域，高維數(shù)據(jù)普遍存在。高維數(shù)據(jù)的特點(diǎn)1.高維數(shù)據(jù)具有大量特征，能夠更準(zhǔn)確地描述和反映實(shí)際情況。2.大多數(shù)情況下，高維數(shù)據(jù)中的特征是相互關(guān)聯(lián)的，因此需要考慮特征之間的關(guān)系進(jìn)行處理。3.高維數(shù)據(jù)通常具有噪聲和異常值，需要采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行預(yù)處理。高維數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)高維數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)稀疏性問題，即某些特征在大部分樣本上都為零的情況，會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果偏差。2.噪聲和異常值的存在，可能會(huì)干擾正常的分析結(jié)果。3.計(jì)算復(fù)雜度高，隨著維度的增加，計(jì)算資源的需求也會(huì)增大。高維數(shù)據(jù)分析方法1.主成分分析（PCA）是一種常用的降維方法，可以有效減少數(shù)據(jù)維度，提高分析效率。2.線性判別分析（LDA）常用于分類任務(wù)，可以找出最優(yōu)的投影方向，使得不同類別的樣本在投影后的空間中能被較好地區(qū)分。3.支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以在高維空間中構(gòu)建超平面，實(shí)現(xiàn)分類任務(wù)。高維數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)高維數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用1.生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，通過基因表達(dá)譜等高維數(shù)據(jù)，可以深入研究疾病的發(fā)生機(jī)制。2.金融風(fēng)控領(lǐng)域，通過對客戶的交易記錄等高維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助金融機(jī)構(gòu)識別風(fēng)險(xiǎn)客戶。3.推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，通過對用戶的瀏覽歷史、購買行為等高維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。高維數(shù)據(jù)分析的重要性高維數(shù)據(jù)分析與挖掘高維數(shù)據(jù)分析的重要性高維數(shù)據(jù)分析的重要性1.提高決策效率：高維數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)快速獲取大量數(shù)據(jù)，從而提高決策效率，減少?zèng)Q策失誤。2.發(fā)現(xiàn)隱藏模式：高維數(shù)據(jù)分析可以揭示數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)和市場趨勢。3.提升客戶體驗(yàn)：高維數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地理解客戶需求，從而提升客戶體驗(yàn)，增加客戶滿意度。4.優(yōu)化運(yùn)營：高維數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營，提高生產(chǎn)效率，降低成本，提升盈利能力。5.預(yù)測未來：高維數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)預(yù)測未來，提前做好準(zhǔn)備，應(yīng)對市場變化和風(fēng)險(xiǎn)。6.提升競爭力：高維數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)提升競爭力，提高市場份額，實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。高維數(shù)據(jù)預(yù)處理高維數(shù)據(jù)分析與挖掘高維數(shù)據(jù)預(yù)處理缺失值處理1.缺失值填充：包括均值/中位數(shù)填充，眾數(shù)填充，KNN填充，插值法填充等方法。2.缺失值刪除：如果缺失值比例較小，可以直接刪除含有缺失值的數(shù)據(jù)；如果缺失值比例較大，則需要考慮其他處理方式。異常值檢測與處理1.異常值定義：通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行異常值定義。2.異常值處理：包括剔除異常值，替換異常值（如使用平均值、中位數(shù)等），離群點(diǎn)分析等方法。高維數(shù)據(jù)預(yù)處理特征選擇1.特征重要性評估：可以通過相關(guān)性分析、卡方檢驗(yàn)、互信息等方法評估特征的重要性。2.特征篩選：根據(jù)特征重要性評估結(jié)果，選擇對目標(biāo)變量影響最大的特征。降維1.主成分分析（PCA）：通過線性變換，將原始高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。2.獨(dú)立成分分析（ICA）：通過非線性變換，將原始高維數(shù)據(jù)分解為相互獨(dú)立的源信號。高維數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化1.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化：通過對數(shù)據(jù)減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差，使數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布。2.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍內(nèi)，適用于對比度不一致的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)歸一化1.單純最小最大規(guī)范化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到[0,1]范圍內(nèi)，適用于沒有偏好的特征。2.標(biāo)準(zhǔn)化歸一化：通過對數(shù)據(jù)減去均值并除以標(biāo)準(zhǔn)差，使數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，適用于各特征有不同尺度的情況。數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理高維數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理數(shù)據(jù)清洗1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的第一步，目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)清洗包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)范化等步驟。3.數(shù)據(jù)清洗對于提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要。缺失值處理1.缺失值是數(shù)據(jù)分析中常見的問題，需要通過合適的方法進(jìn)行處理。2.缺失值處理的方法包括刪除含有缺失值的記錄、使用平均值或中位數(shù)填充缺失值、使用回歸模型預(yù)測缺失值等。3.缺失值處理的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和分析的目的來確定。數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理異常值檢測1.異常值是數(shù)據(jù)中的離群值，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。2.異常值檢測的方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。3.異常值檢測需要結(jié)合業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)分析的目的來確定。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度的值，以便進(jìn)行比較和分析。2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法包括最小-最大規(guī)范化、Z-score規(guī)范化等。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理數(shù)據(jù)降維1.數(shù)據(jù)降維是將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行可視化和分析。2.數(shù)據(jù)降維的方法包括主成分分析、線性判別分析等。3.數(shù)據(jù)降維可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)可視化1.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)可視化的方法包括折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等。3.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。特征選擇與降維方法高維數(shù)據(jù)分析與挖掘特征選擇與降維方法特征選擇1.特征選擇是高維數(shù)據(jù)分析的重要步驟，目的是從原始數(shù)據(jù)中選擇出對目標(biāo)變量有預(yù)測能力的特征。2.特征選擇的方法包括過濾法、包裹法和嵌入法，每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。3.特征選擇不僅可以提高模型的預(yù)測能力，還可以減少計(jì)算復(fù)雜度和降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)。降維方法1.降維是高維數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)重要步驟，目的是將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，以便于可視化和分析。2.降維的方法包括主成分分析、因子分析、獨(dú)立成分分析等，每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。3.降維不僅可以減少計(jì)算復(fù)雜度，還可以揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和隱藏關(guān)系。特征選擇與降維方法過濾法1.過濾法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，通過計(jì)算每個(gè)特征與目標(biāo)變量的相關(guān)性來選擇特征。2.過濾法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，但缺點(diǎn)是可能會(huì)忽略特征之間的相互影響。3.過濾法常用于高維數(shù)據(jù)的初步特征選擇，或者在計(jì)算資源有限的情況下使用。包裹法1.包裹法是一種基于搜索的方法，通過窮舉所有可能的特征子集來選擇特征。2.包裹法的優(yōu)點(diǎn)是可以找到最優(yōu)的特征子集，但缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)。3.包裹法常用于對特征選擇結(jié)果有較高要求的場景，或者在計(jì)算資源充足的情況下使用。特征選擇與降維方法嵌入法1.嵌入法是一種基于模型的方法，通過在模型訓(xùn)練過程中選擇特征來實(shí)現(xiàn)特征選擇。2.嵌入法的優(yōu)點(diǎn)是可以同時(shí)進(jìn)行特征選擇和模型訓(xùn)練，但缺點(diǎn)是可能會(huì)受到模型選擇的影響。3.嵌入法常用于需要同時(shí)進(jìn)行特征選擇和模型訓(xùn)練的場景，或者在模型選擇不明確的情況下使用。主成分分析1.主成分分析是一種線性降維方法，通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組新的特征，這些特征是原始特征的線性組合。統(tǒng)計(jì)分析在高維數(shù)據(jù)中的應(yīng)用高維數(shù)據(jù)分析與挖掘統(tǒng)計(jì)分析在高維數(shù)據(jù)中的應(yīng)用高維數(shù)據(jù)的降維技術(shù)1.主成分分析（PCA）：是一種常用的降維技術(shù)，通過線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要信息。2.t-SNE：是一種非線性降維技術(shù)，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性來保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。3.奇異值分解（SVD）：是一種線性降維技術(shù)，通過分解數(shù)據(jù)矩陣來提取數(shù)據(jù)的主要特征。高維數(shù)據(jù)的聚類分析1.K-means：是一種常用的聚類算法，通過最小化數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所屬簇中心的距離來實(shí)現(xiàn)聚類。2.DBSCAN：是一種基于密度的聚類算法，通過識別高密度區(qū)域來實(shí)現(xiàn)聚類。3.GMM：是一種基于概率模型的聚類算法，通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從高斯分布來實(shí)現(xiàn)聚類。統(tǒng)計(jì)分析在高維數(shù)據(jù)中的應(yīng)用高維數(shù)據(jù)的分類分析1.SVM：是一種常用的分類算法，通過構(gòu)建超平面來實(shí)現(xiàn)分類。2.隨機(jī)森林：是一種基于決策樹的分類算法，通過集成多個(gè)決策樹來提高分類性能。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種基于深度學(xué)習(xí)的分類算法，通過多層神經(jīng)元來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的分類任務(wù)。高維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.Apriori算法：是一種常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過頻繁項(xiàng)集的生成和篩選來發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.FP-Growth算法：是一種高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過構(gòu)建FP樹來實(shí)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集的挖掘。3.Eclat算法：是一種基于垂直數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過遞歸地找出頻繁項(xiàng)集來實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。統(tǒng)計(jì)分析在高維數(shù)據(jù)中的應(yīng)用高維數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析1.ARIMA模型：是一種常用的時(shí)間序列預(yù)測模型，通過分析時(shí)間序列的自相關(guān)性和移動(dòng)平均性來實(shí)現(xiàn)預(yù)測。2.LSTM模型：是一種基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測模型，通過記憶單元來捕捉時(shí)間序列的長期依賴性。3.Prophet模型：是一種基于加性模型的時(shí)間序列預(yù)測模型，通過添加節(jié)假日和趨勢項(xiàng)來提高預(yù)測性能。高維數(shù)據(jù)的異常檢測1.描述性統(tǒng)計(jì)分析高維數(shù)據(jù)分析與挖掘描述性統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗：包括缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理等，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，將連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化等。3.數(shù)據(jù)集成：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，消除數(shù)據(jù)冗余和不一致性。描述性統(tǒng)計(jì)分析1.數(shù)據(jù)分布：通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。2.數(shù)據(jù)相關(guān)性：通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)，了解數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。3.數(shù)據(jù)可視化：通過繪制直方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等圖表，直觀地展示數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。描述性統(tǒng)計(jì)分析1.聚類分析：將數(shù)據(jù)分為不同的類別，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。3.分類和回歸：通過訓(xùn)練模型，預(yù)測數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值。機(jī)器學(xué)習(xí)1.監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測新的數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過使用無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境的交互，學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)的決策。數(shù)據(jù)挖掘描述性統(tǒng)計(jì)分析深度學(xué)習(xí)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過模擬人腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：專門用于處理圖像和視頻數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：專門用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。自然語言處理1.詞法分析：將文本分解為單詞或詞組，以便進(jìn)行后續(xù)的處理。2.句法分析：分析句子的結(jié)構(gòu)，以理解句子的含義。3.語義分析：理解文本的含義，包括情感分析、主題提取等。探索性數(shù)據(jù)分析高維數(shù)據(jù)分析與挖掘探索性數(shù)據(jù)分析1.數(shù)據(jù)可視化是探索性數(shù)據(jù)分析的重要手段，通過圖表等形式將數(shù)據(jù)直觀地展示出來，便于人們理解和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。2.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和效果，通過圖表可以快速地識別出數(shù)據(jù)中的異常值、趨勢和模式等。3.數(shù)據(jù)可視化還可以幫助人們更好地溝通和分享數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，使得數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更容易被理解和接受。數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是探索性數(shù)據(jù)分析的重要步驟，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約等。2.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，主要包括處理缺失值、異常值和重復(fù)值等。3.數(shù)據(jù)集成是將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)可視化探索性數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)探索1.數(shù)據(jù)探索是探索性數(shù)據(jù)分析的核心步驟，主要包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等。2.描述性統(tǒng)計(jì)分析是通過計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，來描述數(shù)據(jù)的基本特征。3.數(shù)據(jù)可視化是通過圖表等形式將數(shù)據(jù)直觀地展示出來，便于人們理解和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。模型選擇1.模型選擇是探索性數(shù)據(jù)