数据处理方法：
1.分类
分类是一种基本的数据分析方法。根据其特点，数据对象可以分为不同的部分和类型，进一步分析可以进一步探索事物的本质。
(资料图)
2.返回
回归是一种应用广泛的统计分析方法，通过指定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据求解模型的参数，进而评价回归模型是否能很好地拟合实测数据。如果能很好的拟合，可以根据自变量做进一步的预测。
3.使聚集
聚类是一种分类方法，将数据按照其内在属性划分为一些聚集类，每个聚集类中的元素尽可能具有相同的特征，不同聚集类的特征尽可能不同。与分类分析不同，分类的类别是未知的。因此，聚类分析也被称为无监督或无监督学习。
数据聚类是一种静态数据分析技术，广泛应用于机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析和生物信息等领域。
4.相似匹配
相似度是用一定的方法计算两个数据的相似度，相似度通常用百分比来衡量。类似的匹配算法被用于许多不同的计算场景，例如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、抄袭检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配。
5.频繁项目集
频繁项目集是指频繁出现在事例中的项目集，例如啤酒和尿布。Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心思想是通过候选集生成和场景向下封闭检测两个阶段挖掘频繁项集。目前已广泛应用于商业、网络安全等领域。
6.统计说明
统计学是根据数据的特点，采用一定的统计指标和指标体系来表明数据反馈的信息，是数据分析的基础处理工作。主要方法有：平均指数和变异指标的计算，数据分布的图示等。
7.链接预测
链接预测是一种预测数据之间应该存在的关系的方法。链接预测可以分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测。基于节点间属性的链路预测包括分析节点的属性和节点间属性的关系。利用节点信息的知识集和节点的相似性可以得到节点之间的隐藏关系。与基于节点属性的链路预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域的一个主要观点表明，网络中个体的特征不如个体之间的关系重要。因此，基于网络结构的链接预测越来越受到关注。
8.数据压缩
数据压缩是指通过减少数据量来减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法，或者将数据按照一定的算法重新组织，在不丢失有用信息的情况下，减少数据的冗余和存储空间。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。
9.因果分析
因果分析是利用事物发展变化的因果关系进行预测的方法。因果分析用于预测市场，主要是通过回归分析。此外，经济模型的计算和投入产出分析也是常用的方法。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
