在数据分析中，随机森林主要用于什么？ A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集

随机森林是一种基于集成学习的机器学习算法，通过组合多个决策树来提升模型的性能。其核心作用在于处理数据中的复杂模式，并具有较高的准确性和鲁棒性。在数据分析任务中，随机森林最典型的应用是分类问题，例如判断客户是否可能购买某产品，或识别图像类别等。虽然它也能用于回归分析，但题目选项中仅包含分类，因此正确答案为C。

选项分析

• A. 数据清洗：数据清洗是处理数据中的错误、缺失值或重复值，属于数据预处理阶段，与随机森林的核心功能无关。
• B. 数据可视化：数据可视化是通过图表展示数据特征，属于数据分析的辅助工具，而非算法本身的功能。
• C. 数据分类：随机森林通过构建多棵决策树并对结果进行投票（分类）或平均（回归），擅长处理分类任务，例如二分类或多分类问题。
• D. 数据收集：数据收集是获取原始数据的过程，与算法的分析功能无关。

关键结论：随机森林的核心用途是分类，因此正确答案为C。