資料分析
選擇 適合 的分析方法:
描述性統計:
計算 平均值、中位數、標準差、變異數 等來 描述 資 料 的 分佈 情況。
推論性統計:
進行 假設檢定 (t 檢定、卡方檢定)、相關分析、迴 歸分析 等,
從樣本 推論 到母體。
資料探勘:
使用 分群分析 (K-means)、分類分析 (決策樹、隨機森 林)、
關聯分析 (Apriori 演算法)
等技術。
機器學習:
應用 監督式學習 與 非監督式學習 技術,
如 線性迴歸、 支援向量機 (SVM)、神經網路、深度學習等。
結果驗證與檢查:
交叉驗證:
檢查 模型 的 穩定性 與 泛化 能力。
模型評估:
使用 指標 (如準確率、精確率、召回率、F1 分數等)
來檢驗 分析結果 的 準確性 與 效果。