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数据挖掘方法逻辑分析,基于数据挖掘的电影票房分析

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【数据挖掘方法逻辑分析,基于数据挖掘的电影票房分析】数据 挖掘，有哪些方法？数据 挖掘和数据 分析有什么区别？数据、数据 分析、和数据 挖掘，有什么区别？用数据 挖掘来进行数据 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差/ 。用数据 挖掘来进行数据 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差/ 。

1、 数据 挖掘的目的是什么呢很多人会问:-3/ 挖掘的目的是什么？我们的总结数据 挖掘主要有以下三个目的:(1)把握趋势和形态；通过分析网购交易记录数据、呼叫中心投诉数据、顾客满意度调查数据、购物数据等，可以掌握顾客的购买情况 。数据 挖掘工具中的神经网络(方法)、购物篮分析、粗糙集、对应关系分析(双尺度法)、主成分 。

缺点是需要很多数据且因子分析的作用较弱 。利用几十或几百个数据进行预测(和因子分析)的方法有回归分析、判别分析、回归-1 。预测时间序列的方法数据包括灰色理论、最近邻法、霍尔特法、指数平滑法、移动平均法、bocks的BoxJenkins法(ARIMA模型)、数量化理论I等 。

2、 数据 挖掘常用的技术和方法有哪些,请详细一点,谢谢去图书馆搜:数据 挖掘十大算法 。数据 挖掘题型对应的技巧① 数据描述与总结②聚类:聚类、神经网络、可视化③概念描述:规则归纳、概念聚类④分类:判别分析、规则归纳、决策树-2/、回归树、神经网络、K近邻、bocks-Jenkins、遗传算法⑥相关

3、用 数据 挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?一般决策一般包括八个基本步骤:发现问题、确定目标、价值准则、拟定方案、分析评估、选择最佳方案、测试验证、一般实施 。数据 挖掘是一个决策支持过程，通过分析enterprise数据进行归纳推理 ， 从挖掘中得出潜在模式 。用数据 挖掘来进行数据 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差/ 。

分类就是通过分类模型映射数据库中的数据项 。回归分析方法反映了交易数据库中属性值的时态特征，聚类分析主要应用于客户群体分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场细分等 。关联规则是描述数据Library数据中项目之间关系的规则 。如果你想进一步了解数据 挖掘，建议你去CDA数据 。

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