用數(shù)據(jù) 挖掘來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù) 分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和。特征 Sex 分析:解釋現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，找出數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)之間的相關(guān)性，Da 數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù) 挖掘，有什么特點(diǎn)？Da 數(shù)據(jù) 分析，有什么特點(diǎn)。

1。分析可視化(visualization 分析)無(wú)論是對(duì)-3分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)visualization是。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法(數(shù)據(jù) 挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類，分割，離群值分析還有其他算法讓我們更深入數(shù)據(jù)里面，挖掘值。

3.預(yù)測(cè)分析能力(predictive 分析capacity)數(shù)據(jù)挖掘可以使分析工作人員更好地理解數(shù)據(jù)、Predictive分析允許分析成員根據(jù)可視化的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)判斷4.語(yǔ)義引擎給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性，需要一系列的工具進(jìn)行解析和提取，分析。

1。分類就是在數(shù)據(jù) library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。其目的是通過(guò)分類模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類。它可以應(yīng)用于應(yīng)用分類和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。比如淘寶店鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買行為進(jìn)行分類，根據(jù)情況向用戶推薦相關(guān)商品，從而增加店鋪的銷量。主要的分類方法有:決策樹、KNN方法、SVM方法、VSM方法、貝葉斯方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

利用-3挖掘執(zhí)行-3 分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等等。-0/，等等。，它們不同于數(shù)據(jù) to 挖掘。1.分類是在數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)分類模型將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別中?？蓱?yīng)用于客戶分類、客戶屬性和-1 分析、客戶滿意度分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(yíng)銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊(cè)郵寄給有這種偏好的客戶。