數(shù)據(jù)挖掘和分析

,aclicktounlimitedpossibilities數(shù)據(jù)挖掘和分析匯報(bào)人：contents目錄01/數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)03/數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)在商業(yè)智能中的應(yīng)用02/數(shù)據(jù)分析技術(shù)01數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的概念添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題數(shù)據(jù)挖掘的起源和發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘的過程和方法數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域和價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘的常用方法聚類分析：將數(shù)據(jù)按照相似性分組，同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，不同組之間的數(shù)據(jù)相似度低。分類和回歸：通過建立數(shù)學(xué)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，可以用于預(yù)測未來的趨勢和行為。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和相互影響關(guān)系，可以用于發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和趨勢。時(shí)間序列分析：對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分析，可以用于預(yù)測未來的趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)踐應(yīng)用金融：信用評分、風(fēng)險(xiǎn)管理和欺詐檢測能源：能源消耗預(yù)測、智能電網(wǎng)優(yōu)化和能源效率提高零售：市場分析、客戶細(xì)分和營銷策略醫(yī)療：病歷分析、藥物發(fā)現(xiàn)和流行病預(yù)測02數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)分析的概念定義：數(shù)據(jù)分析是指通過運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ê凸ぞ撸瑥暮Ａ繑?shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和洞見目的：發(fā)現(xiàn)問題、理解問題、解決問題，輔助企業(yè)科學(xué)決策分析方法：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等分析工具：Excel、Tableau、PowerBI等數(shù)據(jù)分析的常用方法聚類分析：將數(shù)據(jù)按照相似性分組，同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同組之間的數(shù)據(jù)盡可能不同。分類分析：根據(jù)已知的數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)分為不同的類別或群體?；貧w分析：研究數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系，預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果。時(shí)間序列分析：對按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律和趨勢。關(guān)聯(lián)分析：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和相互影響關(guān)系，揭示數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐應(yīng)用商業(yè)智能市場預(yù)測醫(yī)療診斷推