根据数据的类型可以分为以下几类:
一是降维。方法有很多,目前主流的是因子分析、主成分、随机森林
二是回归。比较传统的方法,根据因变量类型,可以分为一般回归和离散回归,商业上离散回归用得比较多,比如logit模型probit模型
三是聚类。这也是大数据分析的主要方法之一,算法有很多,说起来也复杂,没办法一一叙述。
四是分类。机器学习方面比较多、
五是时间序列。
六是关联。
大概就这几类,具体要看你有哪些数据,想要学习哪个模型,用哪个软件,这样回答起来可能更加准确
根据数据的类型可以分为以下几类:
一是降维。方法有很多,目前主流的是因子分析、主成分、随机森林
二是回归。比较传统的方法,根据因变量类型,可以分为一般回归和离散回归,商业上离散回归用得比较多,比如logit模型probit模型
三是聚类。这也是大数据分析的主要方法之一,算法有很多,说起来也复杂,没办法一一叙述。
四是分类。机器学习方面比较多、
五是时间序列。
六是关联。
大概就这几类,具体要看你有哪些数据,想要学习哪个模型,用哪个软件,这样回答起来可能更加准确
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