Вот некоторые популярные методы, используемые в анализе бизнес-данных, а также примеры кода:

1. Регрессионный анализ.
   Регрессионный анализ используется для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Его обычно используют для прогнозирования продаж, анализа спроса и оптимизации цен. Вот пример использования библиотеки Python scikit-learn:

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   # Create a linear regression model
   model = LinearRegression()
   
   # Fit the model to the data
   model.fit(X, y)
   
   # Predict the target variable
   predictions = model.predict(X_test)

2. Деревья решений.
   Деревья решений используются для задач классификации и регрессии. Они создают структуру, подобную блок-схеме, для принятия решений на основе входных функций. Вот пример использования библиотеки Python scikit-learn:

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   
   # Create a decision tree classifier
   model = DecisionTreeClassifier()
   
   # Fit the model to the data
   model.fit(X, y)
   
   # Predict the class labels
   predictions = model.predict(X_test)

3. Кластерный анализ.
   Кластерный анализ используется для группировки схожих точек данных на основе их характеристик. Это полезно для сегментации клиентов, обнаружения аномалий и распознавания изображений. Вот пример использования библиотеки Python scikit-learn:

   from sklearn.cluster import KMeans
   
   # Create a K-means clustering model
   model = KMeans(n_clusters=3)
   
   # Fit the model to the data
   model.fit(X)
   
   # Predict the cluster labels
   predictions = model.predict(X_test)

4. Анализ временных рядов.
   Анализ временных рядов используется для анализа и прогнозирования точек данных, которые собираются с течением времени. Он обычно используется в финансовом анализе, прогнозировании фондового рынка и прогнозировании спроса. Вот пример использования библиотеки статистических моделей Python:

   from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
   
   # Create an ARIMA model
   model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
   
   # Fit the model to the data
   model_fit = model.fit()
   
   # Predict future values
   predictions = model_fit.predict(start=..., end=...)

5. Обработка естественного языка (NLP):
   методы NLP используются для анализа и извлечения информации из текстовых данных. Он используется для анализа настроений, классификации текста и языкового перевода. Вот пример использования библиотеки Python NLTK:

   from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
   
   # Create a sentiment analyzer
   analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
   
   # Analyze sentiment of a text
   sentiment_scores = analyzer.polarity_scores(text)