Da數(shù)據(jù)-0挖掘Da數(shù)據(jù)Da數(shù)據(jù)挖掘Da數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上Da 數(shù)據(jù)、Da 數(shù)據(jù)、Da 數(shù)據(jù)、-0/和數(shù)據(jù)之間的區(qū)別。而數(shù)據(jù) 挖掘更多的是關(guān)于企業(yè)內(nèi)部的小眾化數(shù)據(jù) 挖掘，數(shù)據(jù)分析就是做出有針對(duì)性的分析診斷，大。

BI商業(yè)智能基于ERP，一般基于EPR 數(shù)據(jù)，制作靜態(tài)和動(dòng)態(tài)報(bào)表、儀表盤等。，更具體的分析企業(yè)的資金和物流數(shù)據(jù)。要分析的話，可以從兩個(gè)方面來做。一、ERP是構(gòu)建BI的基礎(chǔ)，ERP 數(shù)據(jù)的真實(shí)、全面、及時(shí)是構(gòu)建商業(yè)智能的基本框架。第二，商業(yè)智能(BI)是erp的進(jìn)一步完善，減少了報(bào)表的上報(bào)時(shí)間，即時(shí)分析企業(yè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，并可發(fā)送到移動(dòng)終端，方便快捷。

ERP是企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)，記錄了企業(yè)的資金和物流數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)包含垃圾數(shù)據(jù)，所以需要用ETL技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。而ERP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并不能反映公司和競爭對(duì)手的全部信息。這就需要將其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)(如SAP)或外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù) warehouse。在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、-1/。

1、可視化分析數(shù)據(jù)分析的用戶包括分析專家和普通用戶，但對(duì)他們最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù) 挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù) 挖掘算法。數(shù)據(jù) 挖掘的各種算法，可以根據(jù)不同的類型和格式，更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)，才得以深化。

3.預(yù)測分析能力大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測分析。從大數(shù)據(jù)中挖掘出，通過科學(xué)建模，可以通過模型帶入新數(shù)據(jù)入。4.語義引擎大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 挖掘，可以從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入語義中分析判斷用戶的需求，從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

1。了解業(yè)務(wù)，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù) 挖掘問題2。整合數(shù)據(jù)，將建模要求整合到數(shù)據(jù)，進(jìn)行/12344。得到最好的模型4。模型部署和應(yīng)用5。模型更新維護(hù)宜信華辰豌豆DM可視化數(shù)據(jù) 挖掘平臺(tái)洞察企業(yè)數(shù)據(jù)法、全-1數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù) 挖掘主要涉及以下四種:1。關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則將兩個(gè)或多個(gè)項(xiàng)目關(guān)聯(lián)起來，以確定它們的模式。