数据数理和分析的相关技术有哪些？

数据分析和数理统计相关的技术主要有:

1. 统计学基础知识:平均值、中位数、方差、标准差、相关系数、回归分析、假设检验等统计学基本概念和方法。这些知识是进行数据分析的基础。

2. 可视化技术:如条形图、折线图、散点图、箱线图、直方图等。可视化可以将复杂的数据和分析结果直观地展现出来,辅助分析和理解。

3. 数据清洗和 preparations:包括缺失值处理、异常值处理、数据转换和规范化等。这一步是数据分析的重要前提,如果数据质量差,会导致分析结果的误导。

4. 机器学习和数据挖掘技术:聚类分析、关联规则学习、决策树、随机森林、Logistic 回归、SVM 等。这些技术可以从大量数据中自动提取隐藏的信息和规律。

5. 统计推断和预测:包括参数估计、假设检验、回归模型训练、时间序列预测等。这些技术可以从样本数据中推断总体分布规律和预测未来趋势。

6. 数据存储和管理:如Excel、SQL、NoSQL、SAS 等。数据存储技术是数据分析的基础,熟练掌握至少一种数据存储工具是很有必要的。

7. 高效计算工具:如R、Python、Matlab、SPSS 等。这些工具可以高效实现数据清洗、可视化、建模、计算等功能,是数据分析不可或缺的工具。

综上,数据分析涉及的技术非常广阔,需要熟练掌握统计学、编程语言、数据可视化等多种技能。实践和对多种算法和方法的熟悉是成为数据分析专家的关键。