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直接数据挖掘分析方法,数据挖掘和传统分析方法的区别和联系

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数据 挖掘与传统的有什么区别分析方法数据 挖掘也译为数据挖掘，数据挖掘 。最常用的四种方法-2 分析本文主要讲-2挖掘-1/最常用的四个字段，当刚涉足-2挖掘-1/领域的老师被问到数据挖掘 。

1、工作中如何进行 数据 分析---用 数据来发现问题和机会机会对应问题，发现问题的方法和发现机会的方法是一样的 。所以下面通过发现问题来描述 。业绩是公司发展的最终评价标准，业务发展中的任何问题最终都会在业绩中表现出来，所以在业绩评价中发现问题 。在绩效评价过程中，特别是在比较评价中，一些突出的变化存在一定的问题和机遇 。因为大公司已经进入稳定发展期，一般以市场份额或利润的变化来判断，或者以市场份额与对手差距的大小来判断；而如果是初创期的小公司，一般市场份额都比较低 ， 所以可以直接通过销量的变化来判断 。

2、 数据库, 数据仓库和 数据 挖掘技术之间的区别数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程 。1.数据 挖掘我能怎么办？1) 数据 挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类()估计、预测、相关分组或关联规则、聚类、描述和可视化(2)数据 挖掘分类以上六种数据挖掘方法可以分间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，对剩余的-有用 。

3、 数据 挖掘是什么?数据挖掘(数据挖掘)采用数学、统计学、人工智能、神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、联想分析 。从大量的-2挖掘中 ， 导出隐藏的、以前未知的、具有决策潜在价值的关系、模式和趋势，利用这些知识和规则建立决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程 。数据 挖掘集成了多种学科和技术，功能众多 。目前主要功能有:(1)分类:根据分析 object的属性和特征 ， 建立不同的组来描述事物 。

4、根据以前的 数据预测未来的行为用的是什么 数据 挖掘方法【直接数据挖掘分析方法,数据挖掘和传统分析方法的区别和联系】数据挖掘(数据挖掘)是从大量的数据中发现潜在规律，提取有用知识的方法和技术 。因为它与数据 library关系密切，所以又叫数据knowledge discovery indatabases(KDD)，就是将先进的智能计算技术应用于大量的数据 ， 使计算机在有指导或无指导的情况下 ， 从海量的/中学习 。

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