数据分析技术涵盖了多个方面，主要包括以下几个类别：
数据采集与预处理：
数据采集：从各种来源（如数据库、日志文件、API接口等）获取原始数据。
数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。
数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如标准化、归一化等。
探索性数据分析（EDA）：
描述性统计：计算数据的中心趋势、离散程度等基本统计量。
数据可视化：利用图表（如柱状图、折线图、散点图等）直观展示数据分布和趋势。
数据的交互：通过交互式工具（如Tableau、Power BI等）探索数据之间的关系。
数据建模与分析：
监督学习：基于已知标签的数据进行模型训练，预测新数据的标签。包括分类、回归、序列标注等任务。
无监督学习：在没有标签的数据中进行模式识别和聚类分析。包括聚类、降维、异常检测等。
强化学习：通过与环境互动来学习最优决策策略。
深度学习：
神经网络：模拟人脑神经元连接方式的计算模型，用于处理复杂数据和任务。
卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像数据的处理和分析。
循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如时间序列、文本等。
大数据分析：
分布式存储与计算：如Hadoop、Spark等框架，能够处理海量的数据集。
数据仓库与OLAP（联机分析处理）：用于多维数据分析，支持复杂的查询和报告需求。
机器学习算法：
线性回归：预测连续值输出，如房价预测。
逻辑回归：处理二分类或多分类问题，输出概率值。
决策树与随机森林：基于树结构进行分类和回归，能够处理非线性关系。
支持向量机（SVM）：寻找**超平面进行分类或回归。
数据挖掘与关联规则学习：
关联规则挖掘：发现数据项之间的有趣关系，如购物篮分析中的商品关联规则。
序列模式挖掘：识别数据中的重复出现的序列模式。
时间序列分析：
预测未来趋势：基于历史时间序列数据预测未来走向。
季节性调整与异常检测：分析时间序列数据中的季节性变化和异常点。
这些数据分析技术可以单独使用，也可以结合使用，以更全面地解决实际问题。随着技术的不断发展，新的数据分析方法和工具也在不断涌现。
