统计分析与数据挖掘

• 基本统计分析方法与数据挖掘技术

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引言

在数据驱动的时代，统计分析与数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的核心技术。统计分析通过数学模型描述和理解数据的特征，而数据挖掘则通过算法自动发现数据中的模式和关系。本文将探讨基本的统计分析方法和常用的数据挖掘技术，帮助读者更好地理解和应用这些工具。

1. 统计分析概述

1.1 统计分析的基本概念

统计分析是一种利用数据来进行推断和预测的方法。它包括描述性统计、推论性统计、回归分析、假设检验等基本内容。通过统计分析，我们可以从数据中提取有用的信息，帮助做出科学决策。

• 描述性统计：用于总结和描述数据的特征，如平均值、中位数、标准差等。
• 推论性统计：基于样本数据推断总体特征，常用方法包括置信区间、假设检验等。

1.2 常用的统计分析方法

 回归分析

回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。线性回归是最简单的一种形式，用于预测因变量与自变量之间的线性关系。

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 创建数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 添加常数项
X