*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!
编号 | 模块名称 | 字段参数 |
1 | 数据预处理 | 数据清洗、缺失值处理、特征选择、数据集划分、数据标准化等 |
2 | 描述统计 | 平均值、中位数、众数、标准差、方差、相关系数、偏度、峰度等 |
3 | 统计分布 | 正态分布、t分布、卡方分布、F分布、均匀分布、二项分布、泊松分布等 |
4 | 随机数生成 | 均匀分布、正态分布、二项分布、泊松分布、t分布、F分布等 |
5 | 假设检验 | t检验、方差分析、卡方检验、相关检验、非参数检验等 |
6 | 回归分析 | 线性回归、非线性回归、多元回归、逻辑回归、LASSO回归等 |
7 | 方差分析 | 单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析表、方差齐性检验等 |
8 | 时间序列分析 | 平稳性检验、自相关函数、偏自相关函数、白噪声检验、ARIMA模型等 |
9 | 聚类分析 | K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、GMM聚类、聚类效果评估等 |
10 | 相关分析 | 皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、部分相关系数、共线性检验等 |
11 | 主成分分析 | 因子载荷矩阵、解释方差比例、主成分得分、特征值、特征向量等 |
12 | 判别分析 | 线性判别分析、二次判别分析、判别函数、鉴别误差率、PCA:LDA等 |
13 | 贝叶斯分类 | 朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络、后验概率、先验概率、条件概率等 |
14 | 决策树 | ID3决策树、C5决策树、CART决策树、Gini系数、信息增益率等 |
15 | 支持向量机 | 线性SVM、非线性SVM、核函数、决策边界、SVM模型训练等 |
16 | 神经网络 | 感知机、多层感知机、反向传播算法、激活函数、神经网络模型评估等 |
17 | 遗传算法 | 编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子、优化目标函数等 |
18 | 模糊逻辑 | 模糊集合、模糊关系、模糊推理、模糊聚类、模糊控制等 |
19 | 强化学习 | 马尔科夫决策过程、值函数、策略更新、探索:利用策略、强化学习算法等 |
20 | 自然语言处理 | 分词、词性标注、语义角色标注、命名实体识别、文本分类等 |