數據挖掘分析有哪些不同類型(Different Types of Data Mining Analysis)？

數據挖掘分析可以是一個有用的過程，它根據用于數據評估的特定算法提供不同的結果。常見的數據挖掘分析類型包括探索性數據分析（EDA）、描述性建模和，預測建模和發現模式和規則。利用這些數據挖掘工具，可以對收集到的信息提...

數據挖掘分析可以是一個有用的過程，它根據用于數據評估的特定算法提供不同的結果。常見的數據挖掘分析類型包括探索性數據分析（EDA）、描述性建模和，預測建模和發現模式和規則。利用這些數據挖掘工具，可以對收集到的信息提供不同的視角。使用這些技術的專業人員可以根據所使用的特定分析工具對關注的問題或問題有更多的了解。數據挖掘應用程序包括能夠從存儲數據中提取和識別模式的計算機軟件程序或軟件包。由于數據挖掘分析工具在使用時所提供的結果不同，因此有必要考慮對每種探索性數據分析（EDA）進行基本審查，包括對數據集的檢查，而沒有明確的檢查結果目標。定義數據的變量被用作為研究人員提供可視表示的基礎。此分析工具對可視化數據的效果可能會降低。數據縮小的結果可能取決于用于保存數據的特定算法。描述性建模是一種數據挖掘分析工具，用于集中描述給定數據集中的所有數據。具體而言，這種方法綜合了所有數據，以提供有關趨勢的信息，在搜索到的信息中出現的細分和聚類。描述性數據挖掘分析通常用于廣告中。其中一個例子是市場細分，即市場營銷人員采用更大的客戶群，并通過同質特征對其進行細分。數據挖掘可以根據算法產生不同的結果用于評估數據。其他工具還包括預測建模預測性建模涉及到根據現有數據開發模型。然后將該模型用作預測與所審查數據相關的另一個變量的基礎。“預測性”一詞表示此數據挖掘工具可以使用戶根據數據集中已知的數據預測某些值市場營銷人員可以通過分析來確定顧客在尋找什么樣的產品。根據當前的購買趨勢，營銷人員可能能夠預測未來哪些新產品可能流行。發現模式和規則不同于描述性和預測性數據挖掘工具。描述性和預測性工具使用模型建立作為分析的基礎，發現模式和規則的重點是識別數據中的模式。例如，在雜貨店工作的營銷人員經常使用此數據挖掘分析工具來確定購買模式。通過確定客戶一致地以相同的順序購買哪些產品，描述建模是一種數據挖掘分析工具，用于集中描述給定數據集中的所有數據