Для анализа отрицательного набора данных можно использовать следующие методы:

• Описательная статистика. 1 Позволяет суммировать и описывать основные характеристики данных. 1 Ключевые показатели включают среднее значение, медиану, моду, стандартное отклонение и диапазон. 1 Они помогают получить общее представление о данных и их распределении. 1
• Корреляционный анализ. 1 Используется для определения степени взаимосвязи между двумя переменными. 1 Коэффициент корреляции варьируется от -1 до 1, где -1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, 1 — на идеальную положительную корреляцию, а 0 — на отсутствие корреляции. 1
• Регрессионный анализ. 1 Позволяет моделировать зависимость одной переменной от другой. 1 Помогает понять, как одна переменная влияет на другую, и позволяет делать прогнозы на основе имеющихся данных. 1
• Кластерный анализ. 1 Метод группировки данных, который позволяет разделить набор данных на несколько групп (кластеров) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров. 1
• Факторный анализ. 5 Используется для выявления скрытых факторов, которые оказывают влияние на наблюдаемые переменные. 5 Основная идея метода в том, что множество переменных можно свести к меньшему числу факторов, которые объясняют основные тенденции и связи между этими переменными. 5

Выбор метода зависит от конкретной задачи и типа данных. 1