1.数据分析的四大阶段：
D.J. Patil被认为是在2014年左右提出了“数据科学家”这一概念的人之一。他是一位经验丰富的数据专家，曾在美国国家航空航天局（NASA）、美国国防部高级研究计划局（DARPA）和硅谷多家初创公司工作，现任LinkedIn公司的首席数据科学家。
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描述性分析是对已经发生的事情进行描述，预测性分析是对可能发生的事情进行描述，而指导性分析可以帮助决定接下来会发生什么事情。当面临多个潜在决策时，它分析出最佳的可能结果。指导性分析依赖于大数据。
“描述分析”——用历史数据描述过去发生的事情。在以前，企业经常使用历史数据分析过去一年的雇佣人数和研讨会参与人数。当描述性分析的结果和预计结果有出入时，企业将收到统计平台的自动通知。所以大多数一般商业机构都用描述性分析。
“诊断分析”——这种分析可以找到问题的原因。诊断分析对特定变量或KPI进行加权统计和分析，以界定、发现数据间的关联，并以此发现问题、解决问题。
“预测分析”——通过运用统计、建模、机器学习、数据挖掘等技术，进一步发现历史数据和历史行为之间的因果关系。
“指导分析”——在描述性和预测性分析的基础上，使用更先进的分析公式和数学模型，深入地寻找特定情境下的最优解，给出权威的解决方案，并解决各类次生问题。
2.数据预测之趋势分析
趋势分析用于对相关指标的发展趋势进行定量分析和预测，通过将一组指标数据代入趋势时间序列分析模型中，预测未来的指标值。神经网络和ARIMA时间序列分析模型主要用于对结构比较复杂的指标进行分析和与预测，和时间趋势分析相比，神经网络和ARIMA时间序列分析对数据的适应性更强一些，但在某些场合预测精度可能会较差。
Finebi趋势分析：主要以时间序列为主
SugarBi趋势分析：主要以时间序列为主
亿信华辰：包含多种趋势模型
时间序列预测：
神经网络和arima时间序列：
Dataease：主要以时间序列为主
3.数据趋势分析熟悉（de）
趋势分析
多项式、线性、指数、对数、二次项、幂函数和局部加权回归是统计学和机器学习中常用的几种回归分析方法，它们各自有不同的计算公式和意义。
每种方法都有其适用的场景和假设条件，选择合适的回归模型需要根据数据的特性和研究目的来决定。在实际应用中，通常会通过交叉验证等方法来评估模型的性能，以选择最优模型。
数据预测
线性回归和多项式拟合都是回归分析的方法，用于预测或分析变量之间的关系。下面是这两种方法的简要说明：
选择线性回归还是多项式拟合取决于数据的特性和研究目的。如果数据点呈现出直线关系，线性回归通常是更好的选择，因为它的模型更简单，更容易解释。如果数据点呈现出曲线关系，那么多项式拟合可能更合适，因为它可以捕捉到非线性关系。
在实际应用中，可以通过绘制散点图来观察数据点的大致形状，也可以通过计算相关系数来初步判断变量之间是否存在线性关系。如果决定使用多项式拟合，还需要确定多项式的阶数。通常，可以通过交叉验证等方法来选择最佳的多项式阶数，以避免过拟合。
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