作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
型数据分析 简单介绍数据集中每列数据的特征、分布、趋势等信息，帮助用户快速了解数据集。如：数据集结构图展示、各变量对因变量的影响、每条记录的缺失值统计、统计描述性指标（如均值、方差、标准差）等。
2.探索性数据分析
通过大量数据中的统计分析方法（如回归、聚类、时间序列分析）发现数据的隐藏模式和规律，从而揭示数据背后的结构。如：历史数据画出趋势线、用决策树进行分类、时间序列分析预测下一期数据等。
3.预测型数据分析
使用机器学习算法构建预测模型，应用到现实世界中，为未来的发展提供参考。如：预测新产品销量、疾病预防、运营管理效率等。
4.关联性数据分析
采用相关分析方法分析变量间的关系，帮助用户发现数据中的联系，并据此优化业务流程和策略。如：分析客户收入与服务质量之间的关系、产品推荐系统分析、分析竞争对手的行为习惯、商品价格与购买者心态之间的关系等。
5.时序数据分析
处理时间序列数据，从而洞察事件或动态变化，找出其根本原因。如：从一天的日活跃用户数量看流量变换趋势、分析不同渠道的广告投放效果、监控用户评论及行为偏好、抓取股票市场数据做预测等。
6.文本数据分析
处理大量文本数据，从而进行自动化的数据挖掘和分析。如：文本情感分析、文本分类、搜索关键词分析、客户反馈意见挖掘等。
物联网作为继电器、智能电视、医疗器械之后的又一个高科技革命性产业，其重要性不言自明。随着物联网技术的发展，越来越多的人们开始关注这个新兴行业，也越来越多的