北京有实力的大数据分析师培训机构名单榜首一览表

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　　数据分析方法

　　1. 方差分析

　　使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

　　2. 回归分析

　　包括：一元线性回归分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析以及其他回归方法：非线性回归、有序回归、加权回归等

　　3. 聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

　　4. 判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例较少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

　　5. 主成分分析：将彼此相关的一组指标转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

　　6. 因子分析：一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

　　7. R0C分析

　　R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线

　　8. 其他分析方法

　　时间序列分析、生存分析、对应分祈、决策树分析、神经网络。