本文目录导读：
单变量分析
1、描述性统计
（1）什么是描述性统计？
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）描述性统计有哪些常用指标？
（3）如何计算均值、中位数、众数、方差、标准差等指标？
2、分布分析
（1）什么是分布分析？
（2）分布分析有哪些常用方法？
（3）如何进行正态分布、偏态分布、均匀分布等分析？
3、频率分析
（1）什么是频率分析？
（2）频率分析有哪些常用方法？
（3）如何进行频数、频率、百分比等分析？
双变量分析
1、相关系数分析
（1）什么是相关系数？
（2）相关系数有哪些类型？
（3）如何计算相关系数？
2、假设检验
（1）什么是假设检验？
（2）假设检验有哪些常用方法？
（3）如何进行t检验、卡方检验、方差分析等？
3、回归分析
（1）什么是回归分析？
（2）回归分析有哪些类型？
（3）如何进行线性回归、非线性回归等分析？
多变量分析
1、主成分分析（PCA）
（1）什么是主成分分析？
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）主成分分析有哪些步骤？
（3）如何进行主成分分析？
2、聚类分析
（1）什么是聚类分析？
（2）聚类分析有哪些类型？
（3）如何进行层次聚类、K-means聚类等分析？
3、降维分析
（1）什么是降维分析？
（2）降维分析有哪些方法？
（3）如何进行主成分分析、因子分析等降维方法？
时间序列分析
1、时间序列分解
（1）什么是时间序列分解？
（2）时间序列分解有哪些步骤？
（3）如何进行时间序列分解？
2、预测分析
（1）什么是预测分析？
（2）预测分析有哪些常用方法？
（3）如何进行时间序列预测、回归预测等？
3、季节性分析
（1）什么是季节性分析？
（2）季节性分析有哪些步骤？
（3）如何进行季节性分析？
文本分析
1、词频-逆文档频率（TF-IDF）
（1）什么是TF-IDF？
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）TF-IDF有哪些计算方法？
（3）如何应用TF-IDF进行文本分析？
2、词向量
（1）什么是词向量？
（2）词向量有哪些类型？
（3）如何应用词向量进行文本分析？
3、主题模型
（1）什么是主题模型？
（2）主题模型有哪些类型？
（3）如何应用主题模型进行文本分析？
机器学习
1、监督学习
（1）什么是监督学习？
（2）监督学习有哪些常用算法？
（3）如何应用监督学习进行数据分析？
2、无监督学习
（1）什么是无监督学习？
（2）无监督学习有哪些常用算法？
（3）如何应用无监督学习进行数据分析？
3、强化学习
（1）什么是强化学习？
（2）强化学习有哪些常用算法？
（3）如何应用强化学习进行数据分析？
通过对以上数据分析模型的多选题库的学习，可以帮助我们更好地理解和应用这些模型，从而在数据分析领域取得更好的成果。
标签： #常用的数据分析模型有哪些多选题
评论列表