01Chapter定义与目的定义目的常用指标中位数标准差均值众数方差应用场景数据初步探索可疑数据处理变量筛选报告数据摘要02Chapter定义与目的定义目的通过对样本数据的分析，得出关于总体特性的结论，从而对总体进行描述和预测。常用方法参数估计假设检验010203方差分析相关与回归分析04应用场景01020304人口普查市场调查医学研究社会科学研究通过对人口样本的统计和分析，推算全国人口数量、年龄结构等。通过对消费者样本的调查和分析，推断市场趋势和消费者需求。通过对临床试验样本的分析，评估新药疗效和安全性。通过对调查问卷或访谈样本的分析，研究社会现象和行为模式。03Chapter定义与目的定义目的常用模型线性回归模型逻辑回归模型用于描述因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。用于研究分类因变量与自变量之间的关系，特别是在二元分类问题中。多项式回归模型岭回归和套索回归用于描述因变量与自变量之间的非线性关系。用于处理共线性数据和改进模型的预测性能。应用场景经济学市场调研ABCD医学生态学04Chapter定义与目的定义目的常用方法主成分分析最大似然法最小二乘法通过线性变换将原始变量转换成一组各维度线性无关的表示，能够最大限度地保留原始变量的信息。一种参数估计方法，通过对数似然函数最大化求解公共因子和特殊因子的得分。一种回归分析方法，通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来估计参数。应用场景心理学研究市场调研。社会学研究医学研究05Chapter定义与目的定义聚类分析是一种无监督学习方法，通过将数据点或观测值分组到不同的簇或集群中，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。目的聚类分析旨在揭示数据的内在结构，将数据划分为有意义的簇，以便更好地理解数据的分布和关系。常用方法K-means聚类层次聚类DBSCAN聚类谱聚类应用场景数据探索异常检测在数据分析的初步阶段，聚类分析可以帮助探索数据的分布和结构，识别数据的潜在特征和模式。通过将异常值识别为远离其他数据点的簇，聚类分析可以用于异常检测。分类前奏高维数据降维在分类任务之前，可以使用聚类分析对数据进行预处理和特征提取，提高分类器的性能。通过将高维数据点聚类到低维簇中，可以降低数据的维度，简化数据的复杂性。THANKS
