国内外数据分析技术研究现状

国内外数据分析技术研究现状如下：

1. 数据挖掘：国内外都在研究数据挖掘技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等方面，主要应用于商业、金融、医疗等领域。

2. 机器学习：机器学习是数据分析的重要方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等方法。国内外研究机器学习的应用场景非常广泛，包括推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域。

3. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，目前国内外都在加大深度学习的研究力度，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域有广泛应用。

4. 大数据分析：随着数据规模的不断增加，大数据分析成为一个重要研究领域。国内外都在研究大数据分析技术，包括分布式计算、数据可视化、数据安全等方面。

5. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为可视化图形展示的过程。国内外都在研究数据可视化技术，包括图表设计、交互式可视化、虚拟现实等方面，主要应用于商业、金融、医疗等领域。

总的来说，数据分析技术研究在国内外都非常活跃，不同领域的应用场景也在不断扩大。未来，随着人工智能技术的进一步发展，数据分析技术将会变得更加智能化和自动化。