第73章 数据分析的方法与工具（第2 / 7页）
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（一）Excel
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-means 聚类）则将相似的数据点归为一组。
（四）处方性分析
（二）诊断性分析
1. 数据细分
将数据集按照不同的维度（如时间、地域、产品线等）进行细分，以便更深入地分析问题。
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。
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
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。