数据准备和清理

在分析之前，必须准备和清理数据。这涉及处理数据中的缺失值、异常值、不一致和错误。数据清理可确保数据的准确性和可靠性，这对于得出有意义的见解至关重要。

描述性分析

描述性统计总结了数据的基本特征。它涉及计算集中趋势（平均值、中位数、众数）和离散度（范围、方差、标准差）的度量。描述性分析提供了对数据分布的初步了解。

推论统计根据样本数据得出关于总体决策者联络资料库的结论。它涉及假设检验、置信区间和回归分析。推论分析有助于识别数据中的模式、关系和因果关系。

数据可视化可增强对发现的理解和交流。图形、图表和其他数据库的多种用途视觉表现形式有助于识别趋势、模式和异常值。有效的数据可视化可让更广泛的受众了解复杂的信息。

分析数据以识别模式、趋势和关系对于得出有意义的见解至关重要。这涉及探索数据中的相关性、聚类和异常。识别模式有助于发现潜在的结构和关系。

根据分析，可以得出关于研究问题或目标的结论。以根据从分析中获得的见解制定进一步行动或研究的建议。

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