Некоторые методы анализа данных для проектного исследования:

• Описательный анализ. 2 Включает обобщение и организацию данных для понимания их основных характеристик. 2 Помогает выявить закономерности и тенденции в данных. 2
• Логический анализ. 2 Позволяет исследователям делать прогнозы или умозаключения о совокупности на основе выборки данных. 2 Методы включают проверку гипотез, доверительные интервалы и дисперсионный анализ. 2
• Регрессионный анализ. 23 Используется для понимания взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. 2 Основная цель — смоделировать взаимосвязь и сделать прогнозы. 2
• Кластерный анализ. 23 Группирует набор объектов таким образом, что объекты в одной группе (или кластере) более похожи друг на друга, чем объекты в других группах. 2
• Классификационный анализ. 2 Это метод контролируемого обучения, используемый для распределения данных по заранее определённым категориям. 2 Он использует такие алгоритмы, как деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети. 2
• Визуализация данных. 4 Такие графики, как гистограммы, квадратные диаграммы и диаграммы рассеивания, позволяют выявить закономерности и отклонения в данных. 4