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Méthodes d'analyse des données

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Les méthodes d'analyse des données comprennent : l'analyse comparative, l'analyse de groupe, l'analyse prédictive, l'analyse en entonnoir, l'analyse des tests AB, l'analyse des quadrants, le démontage de formules, l'analyse des régions réalisables, l'analyse 28/20 et l'analyse hypothétique. Le site Web chinois PHP vous apporte des connaissances pertinentes sur l'analyse des données, ainsi que des articles et autres contenus connexes.

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Techniques d'analyse de cluster en Python Avec le développement de la technologie du Big Data, l'analyse groupée, en tant que méthode importante d'analyse des données, a attiré de plus en plus d'attention. Dans le langage Python, il existe également de nombreuses bibliothèques et outils puissants d'analyse de cluster, tels que scikit-learn, pandas, etc. Aujourd'hui, nous allons présenter les techniques d'analyse de cluster en Python. 1. Qu'est-ce que l'analyse groupée ? L'analyse groupée est une méthode d'apprentissage non supervisée pour classer les données. Elle divise les points de données en plusieurs groupes en analysant les similitudes dans l'ensemble de données, afin de minimiser les différences entre les points de données au sein des groupes.

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