Давайте разберем, какие действия соответствуют каждому из перечисленных видов анализа. Это поможет вам лучше понять, как применять эти методы в практике.

1. Кластерный анализ
   • Группировка объектов на основе их схожести.
   • Определение сегментов в данных, чтобы выявить похожие группы.
   • Применяется для сегментации клиентов, анализа рыночных тенденций и т.д.
2. Дерево решений
   • Создание модели, которая принимает решение на основе заданных условий.
   • Используется для классификации и регрессии.
   • Помогает визуализировать процесс принятия решений и оценивать возможные исходы.
3. Поиск ассоциаций
   • Определение взаимосвязей между переменными в данных.
   • Часто используется в ритейле для выявления покупательских паттернов (например, "люди, купившие хлеб, также покупают масло").
   • Помогает в создании рекомендаций и маркетинговых стратегий.
4. Поиск последовательностей
   • Анализ временных рядов или последовательностей событий.
   • Используется для выявления закономерностей в последовательностях данных (например, поведение пользователей на сайте).
   • Применим в таких областях, как анализ временных данных, прогнозирование и т.д.

Каждый из этих методов анализа имеет свои уникальные применения и может быть использован для решения различных задач в области данных и бизнес-анализа. Надеюсь, это поможет вам лучше понять, как каждый из них работает!