数据分析是处理和分析数据以提取有用信息和洞察的过程。以下是几种常见的数据分析技术：
- 描述性分析：用于总结和描述数据集的基本特征，例如均值、中位数、标准差等。
- 推断性分析：通过样本数据推断总体特征，例如假设检验、置信区间等。
- 预测性分析：使用历史数据来预测未来趋势，例如时间序列分析、回归分析等。
数据分析流程图
更多关于数据分析的内容，您可以访问我们的数据分析教程。
机器学习
机器学习是数据分析的一个子领域，它使用算法来学习数据中的模式并做出预测或决策。
- 监督学习：使用带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：使用没有标签的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最佳策略。
机器学习流程图
想要了解更多机器学习知识，请阅读我们的机器学习指南。
数据可视化
数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，以便更容易理解和传达信息。
- 条形图：用于比较不同类别之间的数量。
- 折线图：用于展示数据随时间的变化趋势。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
数据可视化示例
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