結(jié)果分析:對-2挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。數(shù)據(jù) 挖掘的技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計方法可以細(xì)分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等。)、判別式分析(貝葉斯判別式、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等。).

數(shù)據(jù)挖掘又譯為數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)挖掘。是一種通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同客戶或細(xì)分市場的方法，分析一種顯示消費(fèi)者偏好和行為的方法。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務(wù)相關(guān)分析，集群分析，分類分析，異常分析。

是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過探索、處理和/或建模來實現(xiàn)數(shù)據(jù)。我們可以看到數(shù)據(jù) 挖掘具有以下特點(diǎn):基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)不能進(jìn)行挖掘其實大部分/但是，一方面太小數(shù)量的數(shù)據(jù)完全可以總結(jié)出規(guī)律另一方面，它往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。

1、可視化分析Da-2分析的用戶包括專家-2分析和普通用戶。但兩者最基本的要求都是可視化-2分析，因為可視化分析能直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，容易被讀者接受。2.數(shù)據(jù)挖掘Algorithmic數(shù)據(jù)分析的理論核心是算法。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)的特點(diǎn)，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才得以深化。

一般聽說-2分析和數(shù)據(jù)比較形象化，數(shù)據(jù)比較少收藏。數(shù)據(jù)集合一般指數(shù)據(jù)存儲在各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)或手工錄入數(shù)據(jù)存儲庫。這里有一個函數(shù)叫數(shù)據(jù) reporting。數(shù)據(jù)灌裝功能是宜信華辰的新產(chǎn)品，是一站式-2分析平臺ABI數(shù)據(jù)集合的特色功能。數(shù)據(jù) Filling函數(shù)可以用來設(shè)置數(shù)據(jù)回填報表，補(bǔ)齊缺失的數(shù)據(jù)，或者為條目數(shù)據(jù)做一個全新的填表，真正實現(xiàn)了。

宜信華辰的一站式數(shù)據(jù) 分析平臺ABI是一個多功能的產(chǎn)品，它結(jié)合了數(shù)據(jù)源適配、ETL 數(shù)據(jù)處理和-2。其中數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù)可視化是宜信ABI的強(qiáng)項和核心功能。宜信ABI有多種功能分析手段。除了中文復(fù)雜報表、儀表盤、大屏報表，ABI還支持自助分析，包括拖拽多維分析、看板、看板集。業(yè)務(wù)用戶可以通過簡單的拖拽，隨意進(jìn)行探索性的自助服務(wù)。

1、數(shù)據(jù) 分析方法和步驟數(shù)據(jù)清洗:收集的原件數(shù)據(jù)通常需要清洗和轉(zhuǎn)換才能有效分析。數(shù)據(jù)可視化:通過數(shù)據(jù)可視化，可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加直觀易懂。可視化數(shù)據(jù) 分析技術(shù)包括直方圖和折線圖。數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息的技術(shù)，常用。

機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則并預(yù)測未知數(shù)據(jù)的技術(shù)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)、Kmeans聚類等。二、比如T檢驗T檢驗是一種常用的假設(shè)檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值與總體平均值是否相同。舉個例子，假設(shè)某公司想知道女員工的平均工資是否和全公司一樣，于是他們抽取20個女員工的工資/123，456，789-2/然后計算出女員工的平均工資。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù) 分析。1.數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)，又譯為數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘。這是數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(簡稱KDD)中的一個步驟。數(shù)據(jù) 挖掘一般指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，使用了統(tǒng)計學(xué)、在線分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來達(dá)到上述目的。

在實際應(yīng)用中，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?。在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，有人將數(shù)據(jù) 分析分為描述性統(tǒng)計分析、探索性統(tǒng)計數(shù)據(jù) /和驗證性統(tǒng)計。其中，探索性-2分析側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的新特征，而驗證性數(shù)據(jù) 分析側(cè)重于對已有假設(shè)的確認(rèn)或證偽。人工智能。

1。數(shù)據(jù)挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜性數(shù)據(jù)類型/1233。

圖形和圖像、視頻、音頻等。) 2.數(shù)據(jù) 挖掘分類以上六種數(shù)據(jù) 挖掘方法可分為兩類:直接/，間接-2挖掘直接-2挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，這個模型對剩余的有用。indirect數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)中沒有選擇具體變量，由模型描述；而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。