這是常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法為數(shù)據(jù)分析師提供了重要的業(yè)務指標和指標。例如，月收入和虧損賬戶。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬戶獲取大量數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是“描述性分析”的方法之一。可視化工具的使用可以有效地改善從描述性分析中獲得的信息。描述性數(shù)據(jù)分析的下一步是分析診斷數(shù)據(jù)。通過評估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具使數(shù)據(jù)分析師能夠深入分析數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)據(jù)的本質。設計良好的BI儀表板可以集成時間序列數(shù)據(jù)輸入、特征篩選和數(shù)據(jù)下鉆等功能，以更好地分析數(shù)據(jù)。預測分析主要用于預測。事件在未來發(fā)生的可能性、預測定量值或估計某事發(fā)生的時間點都可以通過預測模型來完成。預測模型通常使用各種變量來生成預測。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預測結果密切相關。在不確定時期，預測可以幫助您做出更好的決策。預測模型也是許多領域中使用的重要技術。很多報表工具只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。RFM數(shù)據(jù)分析類型

隨著傳感器、移動通信等技術的飛速發(fā)展，工業(yè)生產正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運作模式發(fā)展。許多先進的計算機系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運行產生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產模式。必須從各個方面和出發(fā)點進行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術，普遍實現(xiàn)工業(yè)生產的科學管理和生產設備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術包括多種技術，常用的有K-means、BP神經網絡、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導和創(chuàng)新工業(yè)生產管理模式，構建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。通用數(shù)據(jù)分析團隊我們始終站在用戶的角度思考問題，用的互動策略打破常規(guī)，幫助用戶尋找簡單的解決方案。

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