各位网友们好，相信很多人对数据挖掘分析都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于数据挖掘分析以及数据挖掘的分析方法有哪些的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录一览
1、数据挖掘的数据分析方法有哪些
2、数据分析挖掘包含哪些工作?
数据挖掘的数据分析方法有哪些
利用数据挖掘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、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①分类。分类是找出数据库 组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而 增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和 预测等决策支持提供参考依据。⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的 ，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的 进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。数据分析挖掘包含哪些工作?
1、收集数据
收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。
2、准备数据
主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据 化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。
3、分析数据
通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量， 程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。
4、训练算法
整个工作流最核心的一步，根据现有数据选择算法，生成训练模型。主要是算法选择和参数调整：
算法的选择，需要对算法性能和精度以及编码实现难度进行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱对数据集的限制情况都是算法选择考虑的内容)。实际工程上，不考虑算法复杂度超过O(N^2)的算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的数据挖掘分析工具，一般都会在小数据集做算法选择的预研。
参数调整。这是一门神奇的技能，只能在实际过程中 。
5、测试算法
这一步主要是针对监督算法(分类,回归)，为了防止模型的Overfit，需要测试算法模型的覆盖能力和性能。方法包括Holdout，还有random subsamppng.
非监督算法(聚类)，采用更加具体的指标，包括熵,纯度,精度,召回等。
6、使用,解释, 算法
数据挖掘不是一个静态的过程，需要不断对模型重新评估，衡量， 。算法模型的生命周期也是一个值得探讨的话题。