数据分析是通过对数据的收集、整理、分析和解释，以发现数据背后的规律和趋势，从而为决策提供依据的过程。以下是数据分析中一些常见的概念：
- 数据清洗：在数据分析之前，需要清洗数据，包括处理缺失值、异常值和重复值。
- 数据可视化：通过图表、图形等方式将数据直观地展示出来，便于理解和分析。
- 机器学习：利用算法从数据中学习规律，并进行预测或分类。
- 统计分析：运用统计方法对数据进行描述、推断和预测。
数据分析流程图
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- 数据挖掘：从大量数据中挖掘出有价值的信息。
- 关联规则学习：发现数据之间的关联性，例如购物篮分析。
- 聚类分析：将相似的数据归为一类。
希望这些概念能帮助您更好地理解数据分析。
- 决策树：一种常用的机器学习算法，用于分类和回归。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接的算法，用于复杂的模式识别。
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