數據挖掘(DataMining)又稱數據庫的知識發現(KnowledgeDiscoveryinDatabases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。用于零售、餐飲、電商、互聯網的智能數據分析建模工具。物流數據分析SaaS

規律性的可能形式是通過特征數量等方法來研究的，即以什么方向和方式來發現和揭示隱藏在數據中的規律性。2.模型選擇分析，在探索性分析的基礎上，提出一個或多個可能的模型，然后通過進一步分析，從中選擇一個具體的模型。3.推理分析：通常使用數理統計來推斷給定模型或估計的可靠性和準確性。簡單的說，數據分析的本質還是分析，是發現問題——分析問題——解決問題的過程。首先要說的是，數據分析不僅只是一個技術范疇，更是一個極其復雜的理論范疇，包含了大數據、機器學習、統計學等諸多領域的知識，很多數據分析的初學者不知道從哪里開始學習，其實無非就是——道、法、器三個字。自媒體數據分析預測數據驅動，觸手可及。助力快速提升智能化水平，提高洞察力。

所謂探索性分析，就是提出一個問題，然后通過數據的特征、規律、分布、異常給出問題的答案，輔助決策。這也是一般企業的數據分析師的主要工作：比如探究用戶注冊量為什么減少了？為什么公司的GMV下降了？用戶運營或產品運營等問題。它要求你在做數據分析之前，明確研究問題并提出假設，然后通過嚴格的統計方法和模型驗證對數據進行檢驗和分析，以驗證研究假設的有效性和可靠性。與探索性分析不同，引導性分析的目標是驗證數據分析中的假設和研究結論是否正確。它需要做出明確的假設，并通過統計模型和驗證方法檢驗假設的有效性，以保證分析結果的可靠性。

數據分析是指有針對性地收集、處理和整理數據，并使用統計和挖掘技術來分析和解釋數據。數據分析是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用的信息并形成結論的過程。數據可以分為定性數據和定量數據。定性數據用于描述屬性、名稱等。很多事情。它是一個符號，沒有順序關系。比如“性別”，“男性”代碼為1，“女性”代碼為2。定量數據描述定量屬性或用于編碼。如交易金額、額度、商品數量、積分、客戶評級等。都是數量屬性。定量數據可分為序貫數據、距離數據和比率數據。數據分析是一個廣大的領域，包括數據科學。數據科學是近比較流行的一個名詞。與傳統的數據分析相比，數據科學從數據中發現知識和觀點，但在使用的技巧和方法上有所不同。很多報表工具只能統計、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。

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發現你的商品，探索商品之間的內部聯系。您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆漿和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆漿，您覺得他應該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”，迅速建立產品之間的關聯性，讓你從組合的視角重新認識你的產品。百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。金融數據分析潛在客戶挖掘

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