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数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程，以便更容易理解和解释。常见的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图和散点图。柱状图适用于展示不同类别之间的比较，折线图...
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实时数据分析指的是对数据进行即时处理和分析，以支持快速决策和响应。实时数据分析通常涉及流数据处理、数据流处理框架（如Apache Kafka和Apache Fl...
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数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。它包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等技术。分类用于将数据分为预定义的类别，如客户细分；聚类用于将数据分组，以发现...
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预测分析通过利用历史数据和统计模型来预测未来趋势。常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习模型。时间序列分析适用于处理具有时间依赖的数据，如销售额和气...
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数据清洗是数据分析过程中的关键步骤，旨在确保数据的准确性和完整性。常见的数据清洗操作包括处理缺失值、去除重复数据、修正数据格式和纠正数据错误。缺失值可以通过填充...
