Некоторые методы анализа данных для выявления закономерностей:

• Описательный анализ. 1 Включает обобщение и организацию данных для понимания их основных характеристик. 1 Помогает выявить закономерности и тенденции в данных, обеспечивая основу для дальнейшего статистического анализа. 1
• Логический анализ. 1 Позволяет исследователям делать прогнозы или умозаключения о совокупности на основе выборки данных. 1 Методы включают проверку гипотез, доверительные интервалы и дисперсионный анализ. 1
• Регрессионный анализ. 12 Используется для понимания взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. 1 Основная цель — смоделировать взаимосвязь и сделать прогнозы. 1
• Анализ временных рядов. 1 Включает в себя анализ точек данных, собранных или зарегистрированных за определённые промежутки времени. 1 Он фокусируется на выявлении тенденций, сезонных закономерностей и циклического поведения данных с течением времени. 1
• Факторный анализ. 1 Это метод, используемый для уменьшения размерности данных путём выявления лежащих в их основе факторов или конструкций. 1 Он упрощает данные, моделируя наблюдаемые переменные как линейные комбинации потенциальных факторов. 1
• Кластерный анализ. 12 Группирует набор объектов таким образом, что объекты в одной группе (или кластере) более похожи друг на друга, чем объекты в других группах. 1 Этот метод помогает выявить скрытые структуры в данных и может быть полезен для сегментации данных. 2
• Классификационный анализ. 1 Это метод контролируемого обучения, используемый для распределения данных по заранее определённым категориям. 1 Он использует такие алгоритмы, как деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети, для классификации данных на основе обучающих наборов данных. 1

Выбор метода зависит от конкретной задачи и типа данных. 2