信息系统分析和数据分析有何区别呢( 二 )

2026-01-02 生活经验信息

数据建模：数据建模是将数据转化为可供分析使用的模型。数据建模方法包括回归分析、聚类分析、分类分析、决策树分析等。

机器学习：机器学习是一种基于算法和模型的自动化数据分析方法，通过计算机自动识别数据中的模式和规律，以建立预测模型和分类模型等。常见的机器学习方法包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等。

数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中自动发现有用的信息和模式，以解决实际问题和支持决策制定的方法。常见的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时间序列分析等。

实验设计：实验设计是一种系统化的方法，用于测试和验证假设，以了解因果关系和控制变量。实验设计方法包括A/B测试、因素设计等。

数据可视化：数据可视化是通过图形化和交互式方式，呈现数据分析结果，以便于理解和决策。常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、D3.js等。

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