Какие существуют методы обработки данных для создания сложных алгоритмов?

Некоторые методы обработки данных для создания сложных алгоритмов:

• Описательная статистика. apptask.ru Позволяет суммировать и описывать основные характеристики данных. apptask.ru Включает вычисление таких метрик, как среднее значение, медиана, модус, стандартное отклонение и размах. apptask.ru
• Корреляционный анализ. apptask.ru Используется для выявления взаимосвязей между переменными. apptask.ru Позволяет определить, есть ли статистически значимая связь между двумя или более переменными и насколько сильна эта связь. apptask.ru
• Регрессионный анализ. apptask.ru Метод, используемый для предсказания значений зависимой переменной на основе независимых переменных. apptask.ru
• Кластеризация. apptask.ru Метод группировки объектов в кластеры, где объекты в одном кластере похожи друг на друга. apptask.ru
• Деревья решений. apptask.ru Метод, представляющий собой модель, формирующуюся в виде дерева для классификации данных. apptask.ru
• Нейронные сети. apptask.ru Метод, вдохновлённый работой человеческого мозга, используемый для решения сложных задач. apptask.ru
• Методы ансамблирования. apptask.ru Комбинация нескольких моделей для улучшения качества предсказаний. apptask.ru
• Временные ряды. apptask.ru Метод анализа последовательностей данных, собранных или измеренных с течением времени. apptask.ru

Также к методам обработки данных относят краудсорсинг, распознавание образов, прогнозную аналитику, имитационное моделирование, пространственный и статистический анализ, визуализацию аналитических данных (рисунки, графики, диаграммы, таблицы). neerc.ifmo.ru