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非结构化数据的分析方法,在结构化分析方法中,用以表达系统内

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结构化和非结构化 数据的区别除了存储在关系数据库中和存储在非关系数据库中，就是最大的区别 。结构化和非结构化 数据和非结构化 数据的区别大9-2/ ， 数据 分析方法论:数据 分析传统行业中的方法比较经典，常用的方法有统计学分析方法、计划方法、运筹学方法 。

1、内部审计信息化的研究假设有哪些,可以一一列举吗?【非结构化数据的分析方法,在结构化分析方法中,用以表达系统内】 1，" Big数据" era数据挖掘的应用与方法数据挖掘就是在没有明确假设的情况下挖掘信息 ， 发现知识 。所以它得到的信息应该有三个特点:未知、有效、实用 。所以数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术已经广泛应用于企业营销 。包括:数据库营销、客户群划分、背景分析、交叉销售等市场行为，以及客户流失分析、客户信用评分、欺诈检测等 。

数据挖掘的方法有很多种，分别从不同的角度进行挖掘数据挖掘 。大部分都可以用在审计工作中 。1.数据泛化 。数据数据库通常包含大量的详细信息数据 。通过泛化数据，可以将大量与任务相关的数据集合从较低的概念层次抽象到较高的概念层次 。数据泛化可以应用于audit数据分析中的描述性挖掘 。审计人员可以从不同的粒度、不同的角度对数据 set进行描述 ， 从而了解某一类数据 。

2、传统企业和互联网企业的 数据 分析有哪些异同?传统行业与互联网行业数据分析In数据收藏，数据加工，数据 。数据集合:传统行业数据通常来自生产、销售、财务等内部系统，或者来自行业报告、政府等外部来源数据 。在互联网行业，数据来自于用户的行为数据，比如点击、浏览、搜索 。数据加工:传统行业数据普通比较结构化 ， 可以直接加工分析 。

数据 分析方法论:数据 分析传统行业中的方法比较经典，常用的方法有统计学分析方法、计划方法、运筹学方法 。在互联网行业，机器学习、深度学习等方法用的比较多数据 分析 。应用领域:数据 分析传统行业主要用于管理决策、战略规划、资源配置、市场营销等领域，帮助企业提高效率、降低成本、增加利润 。互联网行业的数据 分析主要应用于用户画像、推荐系统、广告、决策支持等领域，帮助企业改善用户体验，提升转化率，增加收入 。

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