Каковы основные концепции анализа данных? В анализе данных существует несколько ключевых концепций, в том числе:    Очистка данных: процесс выявления и исправления ошибок, несоответствий и отсутствующих значений в данных.    Исследование данных: процесс визуализации и обобщения данных для понимания их характеристик и закономерностей.    Преобразование данных: процесс преобразования данных в формат, подходящий для анализа, такой как нормализация данных или создание новых переменных.    Моделирование данных: процесс создания математических или вычислительных моделей для представления данных и составления прогнозов.    Визуализация данных: процесс создания графических представлений данных для облегчения их понимания и передачи информации.    Интеллектуальный анализ данных: процесс обнаружения закономерностей и взаимосвязей в данных с использованием таких методов, как кластерный анализ, интеллектуальный анализ ассоциативных правил и анализ дерева решений.    Хранилище данных: процесс хранения и управления большими объемами данных в центральном месте для легкого доступа и анализа.    Машинное обучение: процесс обучения компьютерных алгоритмов извлекать уроки из данных и делать прогнозы или решения без явных инструкций.    Статистический анализ: процесс использования статистических методов для обобщения, описания и вывода из данных.    Бизнес-аналитика: использование данных, технологий и аналитических процессов для извлечения информации и поддержки принятия решений в организации.