• 相关性分析
    • 关联规则挖掘

      关联规则挖掘是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。

      进入》
    • 一元线性回归分析

      如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。

      进入》
    • 多元回归分析

      多元回归分析是研究一个因变量,与两个或两个以上自变量的回归,反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律。

      进入》
    • 相关系数

      相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同,相关系数有多种的定义方式。

      进入》
  • 统计预测
    • 一元线性回归预测

      一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。

      进入》
    • 多元线性回归预测

      多元线性回归预测是通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。

      进入》
    • 时间序列趋势外推预测

      趋势外推分析预测是从历史数据中提炼出其发展规律,并通过趋势的外推对未来进行预测,本方法是基于回归分析,把研究观测值序列看做回归模型中的因变量,时间作为模型的自变量。

      进入》
    • 指数平滑法

      通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

      进入》
  • 科学评价
    • 熵值法

      熵值法通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。

      进入》
    • 层次分析法(AHP法)

      层次分析法(AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

      进入》
    • 灰色关联分析法

      灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法,通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密,它反映了曲线间的关联程度。

      进入》
    • 因子分析法

      因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

      进入》
    • 主成分分析法

      主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。

      进入》
  • 决策支持
    • 区域决策分析

      多属性决策也称有限方案多目标决策,是指在考虑多个属性的情况下,选择最优备选方案或进行方案排序的决策问题。区域决策分析将决策主体限定为不同的地区,对其进行综合科学的评估。

      进入》
    • 产业决策分析

      多属性决策也称有限方案多目标决策,是指在考虑多个属性的情况下,选择最优备选方案或进行方案排序的决策问题。产业决策分析将决策主体限定为不同的产业,对其进行综合科学的评估。

      进入》
    • 企业决策分析

      多属性决策也称有限方案多目标决策,是指在考虑多个属性的情况下,选择最优备选方案或进行方案排序的决策问题。企业决策分析将决策主体限定为不同的企业,对其进行综合科学的评估。

      进入》
  • 描述统计
    • 描述性统计

      描述性统计是以揭示数据分布特性的方式汇总并表达定量数据的方法。主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。

      进入》