利用-2挖掘執(zhí)行數(shù)據(jù)分析常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征分析、變化和偏差、網(wǎng)頁挖掘等。①分類。分類是在數(shù)據(jù)庫中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征并按照分類模式將其劃分到不同的類中，目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別中。可應(yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預(yù)測等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對(duì)汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。

回歸分析方法反映了事務(wù)數(shù)據(jù)中屬性值的時(shí)間特性，生成了將項(xiàng)數(shù)據(jù)映射到實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，找到了變量或?qū)傩灾g的依賴關(guān)系。其主要研究問題包括數(shù)據(jù)系列和的趨勢特征。可應(yīng)用于市場營銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、維護(hù)和防止客戶流失、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測和有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。

數(shù)據(jù)分析:一般要分析的目標(biāo)明確，分析條件明確。數(shù)據(jù) 挖掘:目標(biāo)不是很明確，需要依靠挖掘算法找出隱藏在數(shù)據(jù)大量中的規(guī)則、模式和規(guī)律。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘用途不同。數(shù)據(jù)分析有明確的分析組，就是把各個(gè)維度的組進(jìn)行拆分、劃分、組合，找出問題，還有。我們需要分析數(shù)據(jù) more的內(nèi)在聯(lián)系，結(jié)合業(yè)務(wù)、用戶和數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的洞察和解讀。

先做數(shù)據(jù)分析，一般是收藏?cái)?shù)據(jù)，清潔數(shù)據(jù)篩選，人像推進(jìn)數(shù)據(jù)。1.大數(shù)據(jù)是指在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。2.數(shù)據(jù)分析是指通過對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，提取有用信息，形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。

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數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)的主要學(xué)習(xí)方向在于挖掘的算法以及用什么算法可以得到最好的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析它通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)和模式識(shí)別等許多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。數(shù)據(jù)分析是指通過對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，提取有用信息，形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。

在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。數(shù)據(jù)分析 Tool: Excel作為一個(gè)常用的分析工具，可以實(shí)現(xiàn)基本的分析工作，在商業(yè)智能、Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、、BO、Oracle等領(lǐng)域，以及國內(nèi)的產(chǎn)品，如永宏SuiteBI套件等關(guān)于-2挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程，課程內(nèi)容要考慮培養(yǎng)解決數(shù)據(jù) 挖掘過程問題的橫向能力和解決問題的能力。