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推论性统计：通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。例如，可以通过样本均值和标准差估计总体均值和标准差，或者通过假设检验判断两组数据是否存在显著差异。
回归分析：研究自变量和因变量之间的线性或非线性关系，通过建立回归模型预测因变量的变化趋势。例如，可以建立销售额与促销活动投入之间的回归模型，预测不同投入水平下的销售额。
时间序列分析：研究按时间顺序排列的数据的变化规律和趋势，通过建立时间序列模型预测未来的数据变化。例如，可以建立药品销售量与季节、节假日等因素的时间序列模型，预测未来一段时间内的销售量变化趋势。;02;;;;03;;;;04;;;风险识别;05;客户需求与价格敏感度分析;;;06;;;关注行业动态;感谢观看
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