常用的資料分析方法論有哪些？

　　常用的資料分析方法論有以下幾種：

　　CRISP-DM：CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）是一個經典的資料探勘方法論，包括六個階段：商業理解、資料理解、資料準備、建模、評估和部署。CRISP-DM方法論強調了資料探勘專案的迭代性和互動性，適用於各種資料探勘任務。

　　KDD：KDD（Knowledge Discovery in Databases）是一種資料探勘的方法論，包括資料選擇、資料預處理、資料轉換、資料探勘、模式評估和模式解釋等步驟。KDD方法論強調了對資料探勘過程中的各個環節進行系統化的管理和控制。

　　SEMMA：SEMMA（Sample,Explore,Modify,Model,Assess）是SAS公司提出的一種資料探勘方法論，包括樣本選擇、探索性資料分析、資料處理、建模和評估等步驟。SEMMA方法論強調了資料探勘過程中的樣本選擇和資料處理的重要性。

　　OSEMN：OSEMN（Obtain,Scrub,Explore,Model,iNterpret）是一種常用的資料分析方法論，包括資料獲取、資料清洗、資料探索、建模和解釋等步驟。OSEMN方法論強調了資料分析過程中的資料質量和資料探索的重要性。

　　TDSP：TDSP（Team Data Science Process）是微軟提出的一種資料科學專案的方法論，包括業務理解、資料獲取和準備、模型開發、模型部署和模型管理等步驟。TDSP方法論強調了資料科學團隊協作和專案管理的重要性。

　　```python

　　#匯入httpRequest庫

　　import httpRequest

　　#建立一個httpRequest物件

　　http=httpRequest.HttpRequest()

　　#設定要下載的URL

　　url="；//爬蟲ip獲取

　　#使用http物件下載URL的內容

　　response=http.get(url)

　　#列印下載的內容

　　print(response.read())

　　```

　　以上是一些常用的資料分析方法論，每種方法論都有其特點和適用場景，根據具體的資料分析任務和專案需求，可以選擇合適的方法論進行應用。此外，還有一些其他的資料分析方法論，如BDAS（Business Data Analytics Solution）、DMBOK（Data Management Body of Knowledge）等，也可以根據實際情況進行選擇和應用。