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大小无更改 、 2020年11月1日 (日) 10:44
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[[数据挖掘 Data mining]]是一种特殊的数据分析技术,侧重于统计建模和探索未来知识前景(而不仅仅是的描述行为目的)。同时,现代智能商业严重依赖于聚合的数据分析,尤其是在商业信息方面。<ref>[https://web.archive.org/web/20171018181046/https://spotlessdata.com/blog/exploring-data-analysis Exploring Data Analysis]</ref> 在统计应用中,数据分析可以分为'''描述性统计学 descriptive statistics'''、'''探索性数据分析 exploratory data analysis (EDA)'''和'''实证性数据分析 confirmatory data analysis (CDA)'''。EDA 侧重于发现数据中的新特征,而 CDA 侧重于确认或证伪现有的假设。'''预测分析 Predictive analytics'''的重点是应用统计模型进行预测或分类,而'''文本分析 text analytics'''则应用统计学、语言学和结构化技术从文本源中提取和分类信息(文本是一种'''非结构化数据''')。以上就是各种各样的数据分析。
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[[数据挖掘]] Data mining是一种特殊的数据分析技术,侧重于统计建模和探索未来知识前景(而不仅仅是的描述行为目的)。同时,现代智能商业严重依赖于聚合的数据分析,尤其是在商业信息方面。<ref>[https://web.archive.org/web/20171018181046/https://spotlessdata.com/blog/exploring-data-analysis Exploring Data Analysis]</ref> 在统计应用中,数据分析可以分为'''描述性统计学 descriptive statistics'''、'''探索性数据分析 exploratory data analysis (EDA)'''和'''实证性数据分析 confirmatory data analysis (CDA)'''。EDA 侧重于发现数据中的新特征,而 CDA 侧重于确认或证伪现有的假设。'''预测分析 Predictive analytics'''的重点是应用统计模型进行预测或分类,而'''文本分析 text analytics'''则应用统计学、语言学和结构化技术从文本源中提取和分类信息(文本是一种'''非结构化数据''')。以上就是各种各样的数据分析。
     
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