ab数据分析的常见技术有哪些?
数据预处理
- 数据清洗：删除重复数据、缺失值、异常值等。
- 数据转换：将数据转换为不同的格式，例如数值型、类别型等。
- 数据标准化：将数据缩放到同一范围，方便进行分析。
数据分析
- 数据探索：了解数据分布、模式、关系等。
- 统计分析：计算数据统计指标，如均值、标准差、方差等。
- 统计建模：建立模型预测数据，例如线性回归、逻辑回归等。
- 数据可视化：使用图表、图形等来呈现数据分析结果。
机器学习
- 支持向量机（SVM）：用于数据分类。
- 决策树：用于数据分类和回归。
- 基于规则的学习：用于数据分类和回归。
- 神经网络：用于数据处理和学习。
数据分析工具
- Python：流行的编程语言，用于数据预处理、分析和可视化。
- R：用于数据分析的编程语言，具有强大的数据分析功能。
- SQL：用于数据查询和分析。
- SAS：用于数据分析的商业软件。
- SPSS：用于数据分析的商业软件。
其他技术
- 数据集成：将来自不同来源的数据整合到一个平台。
- 数据安全：确保数据安全和隐私。
- 数据可扩展性：确保数据分析结果的可扩展性。
