對原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、缺失值填充等步驟，以保證后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。

從大量的醫(yī)療影像中自動(dòng)提取有用的特征，如紋理、形狀等。這步驟通常用到機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的方法。

利用已提取的特征對病人的疾病狀況進(jìn)行分類或預(yù)測。使用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。

通過各種評價(jià)指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F值等）來評估模型的性能，根據(jù)結(jié)果調(diào)整優(yōu)化模型。

對于動(dòng)漫游戲開發(fā)，其數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法主要側(cè)重于用戶行為分析。通過追蹤用戶的點(diǎn)擊、購買、游玩時(shí)間等行為數(shù)據(jù)，分析用戶喜好，進(jìn)步提升游戲體驗(yàn)和提高用戶留存率。

在金融服務(wù)外包領(lǐng)域，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法主要用于風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶服務(wù)優(yōu)化。通過對歷史貸款數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，建立信用評級模型，預(yù)測客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)；通過對客服電話的錄音分析，了解客戶的需求和滿意度，改進(jìn)服務(wù)流程。