常见模型及python实现（如下资源描述都涵盖，有需求自己下载）
数据分析与决策方法综述在现代数据科学和决策分析中，有许多强大的方法和技术用于处理和解释复杂的数据集合。本文将介绍一些重要的数据分析和决策方法，包括数学模型、统计技术以及多元分析方法，它们在不同领域的应用广泛，为决策者和研究人员提供了强大的工具。1. SVD奇异值分解SVD（奇异值分解）是一种矩阵分解方法，广泛应用于数据压缩、特征提取和噪声过滤等领域。它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，能够揭示数据中的潜在结构和模式，对于大规模数据的降维和分析尤为有效。2. 层次分析法层次分析法（AHP）是一种多准则决策分析方法，用于处理复杂的决策问题。它通过构建层次结构、建立判断矩阵和计算权重，帮助决策者在不同的决策标准和选择之间做出最佳决策。3. TOPSISTOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策方法，通过计算每个备选方案与理想解的接近程度和与负理想解的远离程度来评估方案的优劣，适用于供应链管理、项目选择等领域。4. 分类分类是一种监督学习方法，用于预测 
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