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第101章 提供专业茶艺课程（第7页）

- **皮尔逊相关系数**：评估两个连续变量之间的线性相关程度。

- **斯皮尔曼等级相关系数**：评估两个有序变量之间的相关性，适用于非正态分布的数据。

### 4. 因子分析

- **因子分析**：识别数据中的潜在因子，了解学员反馈背后的潜在结构，如将多个相关问题归纳为几个主要因素。

### 5. 聚类分析

- **聚类分析**：将学员根据他们的反馈特征进行分组，识别具有相似反馈的学员群体。

### 6. 回归分析

- **线性回归**：分析一个或多个自变量对因变量的影响，如评估课程满意度与学员继续参与课程意愿之间的关系。

- **逻辑回归**：适用于因变量为二分类的情况，如分析学员是否推荐课程与他们对课程满意度之间的关系。

### 7. 多变量分析

- **多变量方差分析（mANoVA）**：当有多个因变量时，分析不同组别之间的差异。

- **结构方程模型（SEm）**：构建和测试变量之间的因果关系模型。

### 8. 预测分析

- **时间序列预测**：利用历史数据预测未来的趋势或模式。

- **机器学习方法**：使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）进行更复杂的预测分析。

### 实施步骤

1. **数据清洗**：确保数据准确无误，处理缺失值和异常值。

2. **数据转换**：将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据编码为数值。

3. **选择分析方法**：根据研究问题和数据特点选择合适的分析方法。