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本文目录

1. 10大经典数据分析模型
2. 香港大学统计学专业排名
3. 表达模型有哪些

[One]、10大经典数据分析模型

、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

〖Two〗、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

〖Three〗、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

〖Four〗、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

[Two]、香港大学统计学专业排名

香港大学统计精算专业排名在香港各大学中排名第二，亚i洲第三，世界排名第二十七。是香港大学的强学科，毕业生很多去了华尔街。

[Three]、表达模型有哪些

表达模型是指用于将输入数据映射到输出数据的数学模型或算法。以下是一些常见的表达模型：

1.逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。它使用logistic函数来估计概率，并根据阈值进行分类。

2.决策树（DecisionTrees）：决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型。它通过对输入数据进行一系列判定，生成对应的决策路径，并最终给出输出结果。

3.支持向量机（SupportVectorMachines）：支持向量机是一种经典的二分类模型。它通过划分超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类。

4.神经网络（NeuralNetworks）：神经网络是一种由多个神经元组成的模型，它可以进行复杂的非线性建模。深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等都是神经网络的变体。

5.随机森林（RandomForests）：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对其结果进行综合来进行分类或回归。

6.梯度提升树（GradientBoostingTrees）：梯度提升树是一类集成学习方法，通过迭代地训练多个决策树来改进预测结果。

7.隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModels）：隐马尔可夫模型是一种用于时序数据建模的统计模型。它基于状态转移和观测概率，可以用于诸如语音识别和自然语言处理等任务。

8.主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）：主成分分析是一种常用的降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留最重要的特征。

这些只是众多表达模型中的一部分，每种模型都有其适用的场景和特点。在实际应用中，通常需要根据具体问题和数据来选取合适的表达模型。

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