摘要：
限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。 图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。 图像分析研究的领域一般包括： 基于内容的图像检索（CBIR-Content。...
限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。 图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。 图像分析研究的领域一般包括： 基于内容的图像检索（CBIR-Content。
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热重分析（亦称热重力分析或热重量分析；Thermogravimetric analysis，TGA）是一种隨著温度（等加热速率）或时间（等温 和/或 质量守恒的损失）的增加改变物质物性及化性。 TGA可提供有关物理现象的资讯，如二级相变，包括蒸发、昇华、吸收、吸附和脱附。相同地，TGA也可提供有关化。
re zhong fen xi （ yi cheng re zhong li fen xi huo re zhong liang fen xi ； T h e r m o g r a v i m e t r i c a n a l y s i s ， T G A ） shi yi zhong 隨 zhu wen du （ deng jia re su lv ） huo shi jian （ deng wen he / huo zhi liang shou heng de sun shi ） de zeng jia gai bian wu zhi wu xing ji hua xing 。 T G A ke ti gong you guan wu li xian xiang de zi xun ， ru er ji xiang bian ， bao kuo zheng fa 、 sheng hua 、 xi shou 、 xi fu he tuo fu 。 xiang tong di ， T G A ye ke ti gong you guan hua 。
复分析（英语：Complex analysis）是研究复变的函数，特別是亚纯函数和复变解析函数的数学理论。 研究中常用的理论、公式以及方法包括柯西积分定理、柯西积分公式、留数定理、洛朗级数展开等。复变分析的应用领域较为广泛，在其它数学分支和物理学中也起着重要的作用。包括数论、应用数学、流体力学、热力学和电动力学。。
在多变量分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，缩写：PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal。
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聚类分析（英语：Cluster analysis）亦称为集群分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的。
向量分析尤其适于研究 质心 场论 运动学 麦克斯韦方程组 向量分析还可推广到其他3-流形及高维空间。 向量分析起初是在欧氏空间 R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} 中，不仅是3维实向量空间，还具有。
数据流分析 是一种用于收集计算机程序在不同点计算的值的信息的技术。一个程序的控制流图（control flow graph, CFG）被用来确定对变量的一次赋值可能传播到程序中的哪些部分。这些信息通常被编译器用来优化程序。数据流分析的一个典型的例子就是可到达定义的计算。 进行数据流分析。
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数据，具有高品质、高价值的特性，但易局限於既有顾客数据，如企业蒐集的顾客交易数据、追踪用户在APP上的浏览行为等，拥有者可弹性地使用於分析研究、行销推广等。 第二方数据(Second Party Data)：取自第一方的数据，通常与第一方具有合作、联盟或契约关係，因此可共享或採购第一方数据。
具有异质性薈萃分析，可用隨机效果模型（英语：Random effects model）分析数据。 薈萃分析的结果，除了整合的效果量数值，也常用森林图（英语：forest plot）表现。 元分析的统计方法並不在乎收集到研究的品质；若以品质差的研究进行元分析。
虚拟变量调整方法的优点是：它使用了所有可用的关于缺失数据的信息。 虚拟变量调整方法的缺点是：它通常会产生有偏误的系数估计值。 插补方法的基本原理是：以某些合理的猜测插补或替代缺失值，然后再接着按没有缺失数据的情况分析。但是，按照完整数据的情况分析插补数据会低估标准误、高估检验统计量。 多重插补法（MI）具有。
LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。 LDA明确地尝试在不同数据类之间建立模型，而PCA则不考虑类别上的不同（只是在保留大部分讯息的前提下降低维度数），因素分析则是根据相异处而非相同处来建立特征组合。判别分析跟因素分析。
层级分析法（英语：Analytic Hierarchy Process, AHP）为 1971 年Thomas L. Saaty （匹兹堡大学教授）所发展出来，主要应用在不確定情况下及具有多数个评估准则的决策问题上。 层级分析法发展的目的是將复杂的问题系统化，由不同层面给予层级分解，並透过量化的运算，找到脉络后加以综合评估。
数据挖掘（英语：Data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data。
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在计算机科学中，算法分析（英语：Analysis of algorithm）是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量（例如计算时间，存储器使用等）的过程。算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数。其定义域是输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或。
Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marqua。
数据同化，或称资料同化，是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和动態预测。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到 10 6 {\displaystyle 10^{6}} ，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。 数据。
拓扑数据分析（Topological Data Analysis ；缩写作TDA），是应用数学当中一门在数据集的分析用上了拓扑学的新技术领域，主要用於数据挖掘和计算机视觉理论研究。要从多维度、不完整和杂讯多的数据集中提取讯息，一般也具有挑战性的。 拓扑数据分析的主要问题有： 如何从低维度的表示去获得高维度的结构;。
分析-综合区別（也称为分析-综合二分法）是一种概念上的区別，主要用在哲学上，以区別出两个种类的命题：「分析命题」及「综合命题」。分析命题凭藉著自身的意义为真，而综合命题则是依其相关於世界的意义为真。不过，也有哲学家会以很不同的方式使用这些词。此外，哲学家们对於这是否为合理的区別也还有所爭论。。
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数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。时间序列广泛应用于数理统计、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融、天气预报、地震预测、脑电图、控制工程、航空学、通信工程以及绝大多数涉及到时间数据测量的应用科学与工程学。。
曲线擬合是在已知一些数据的条件下，找到一条曲线完全符合现有的数据，数据可能是一些特定位置及其对应的值，也可能是其他资料，例如角度或曲率等。 回归分析类似曲线擬合，也是根据一些特定位置及其对应的值，要找到对应曲线。但回归分析考虑到数据可能有误差，因此所得的曲线不需要和数据完全符合。一般会使用最小方差法来进行回归分析。。
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