回归分析可分为两大类：
- 简单线性回归：只有一个自变量时的回归分析。回归方程为 Y = β₀ β₁X ε。
- 多元线性回归：当存在多个自变量时的回归分析。回归方程为 Y = β₀ β₁X₁ β₂X₂ ... ε。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的观察值划分为相似的组，这些组被称为簇（Cluster）。聚类的目标是使同一簇内的观察值相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。通过聚类，我们可以发现数据中的内在结构、识别模式，并将相似的观察值划分为同一组，有助于深入理解数据。
聚类分析在许多领域中都有广泛应用，例如：
- 市场分析：根据消费者行为将市场细分，以更好地了解目标市场。
- 生物学：将基因表达数据聚类为具有相似功能的基因群。
- 图像分析：将相似的图像聚类到一起，以便进行图像检索和分类。
- 社交网络分析：根据用户的行为模式将社交网络中的用户进行分组。
相关分析旨在发现数据集中不同项之间的关联关系。这些关联规则描述了一个事件或者集合中出现的模式，指出在给定一些条件下，其他条件也可能会发生。常见的应用包括购物篮分析、交叉销售、网络流量分析等。
在相关分析中，有两个关键的指标：
- 支持度（Support）：衡量一个规则在数据集中出现的频率。支持度高表示规则在数据集中出现的频率较高。
- 置信度（Confidence）：衡量规则的可信度，即在条件出现的情况下，结果也会出现的概率。置信度高表示规则较为可靠。
相关分析的经典算法包括：
- Apriori算法：基于先验原则，从频繁项集（在数据集中频繁出现的项的集合）逐步生成关联规则。
- FP-growth算法：使用一种称为“频繁模式树”的数据结构，通过递归地分解数据集，发现频繁项集。
相关分析在商业和科学领域中得到了广泛的应用。例如，在零售业，通过分析顾客的购物篮，商家可以制定更有效的促销策略；在医学研究中，相关分析可以帮助发现患病的模式或者药物的副作用等。
7. 时间序列分析时间序列分析是一种研究随时间变化而产生的数据的统计方法。时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点，通常是等间隔采集的观测结果。这些数据点可以用来分析时间的趋势、周期性、季节性和其他可能的模式。
时间序列分析主要包括以下几个方面：
- 趋势分析：识别和描述数据中的长期趋势，判断数据是逐渐增长、减少还是保持稳定。
- 季节性分析：探究数据中是否存在按照季节重复出现的模式。季节性分析有助于理解数据在一年内的周期性波动。
- 周期性分析：与季节性类似，周期性分析关注长期重复出现的模式，但这些模式的周期可能不是固定的一年。
- 噪声分析：考察时间序列中的随机波动，以确定是否存在无法预测的随机变动。
- 预测和模型建立：基于已有的时间序列数据，建立数学模型，用来预测未来的观测值。
时间序列分析在许多领域中都有应用，包括金融、经济学、气象学、生态学、医学等。通过深入理解时间序列的模式，人们可以更好地预测未来趋势，制定决策和规划。
8. 空间数据分析空间数据分析是一种专注于处理和分析与地理位置相关的数据的方法。这类数据包括地理信息、地理坐标、地形地貌等，通常以空间对象和它们在地球表面上的位置为基础。空间数据分析的目标是揭示地理空间中的模式、趋势和关联关系，从而帮助我们更好地理解地理现象、做出决策和规划。
