Для анализа и классификации данных используются различные методы, среди них:

Для анализа данных применяют, например:

• Регрессию. 15 Метод предсказания значения одной переменной на основе другой. 1 Помогает моделировать зависимости между переменными, прогнозировать результаты и выявлять закономерности. 1
• Кластеризацию. 15 Метод группировки данных на основе их сходства. 4 Позволяет выявить скрытые структуры в данных. 4
• Анализ временных рядов. 4 Используется для прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. 4 Помогает моделировать и предсказывать тренды и сезонные колебания. 4
• Описательную статистику. 4 Помогает понять основные характеристики данных. 4 К важным показателям центральной тенденции относятся средние значения и медианы. 4
• Визуализацию данных. 45 Помогает лучше понять структуру данных и выявить скрытые закономерности. 4 Используют, например, гистограммы, квадратные диаграммы и диаграммы рассеивания. 5

Для классификации данных применяют, в частности, такие методы:

• Логистическая регрессия. 1 Используется для бинарной классификации и оценки вероятности принадлежности объекта к категории. 1 Например, может предсказать, является ли электронное письмо спамом, основываясь на содержащихся в нём словах. 1
• Деревья решений. 1 Создают модели в виде деревьев, где каждый узел представляет проверку на характеристику, а листья — результаты классификации. 1 Например, дерево решений может определить, одобрят ли заявку на кредит, задавая вопросы о доходе, кредитной истории и другой информации. 1
• Методы на основе нейронных сетей. 1 Включают сложные модели, которые автоматически извлекают признаки из данных и адаптируются к сложным зависимостям. 1 Например, нейронные сети могут распознавать лица на фотографиях, обучаясь различать и идентифицировать лица по множеству изображений. 1