預測分析的基本內容？是一種統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可用于結構化和非結構化數(shù)據(jù)的算法和技術，以確定未來的結果。它可以用于許多其他目的，如預測、優(yōu)化、預測和模擬。它還可以為規(guī)劃過程提供各種信息，并提供

預測分析的基本內容？

是一種統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可用于結構化和非結構化數(shù)據(jù)的算法和技術，以確定未來的結果。

它可以用于許多其他目的，如預測、優(yōu)化、預測和模擬。它還可以為規(guī)劃過程提供各種信息，并提供對企業(yè)未來的關鍵見解。

數(shù)據(jù)挖掘的概念？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，通過統(tǒng)計學、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實現(xiàn)上述目標。

數(shù)據(jù)挖掘是通過對每一個數(shù)據(jù)進行分析，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)則的技術，主要包括數(shù)據(jù)準備、規(guī)則搜索和規(guī)則表示三個步驟。

數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類？

數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類：描述性數(shù)據(jù)挖掘和預測性數(shù)據(jù)挖掘。其中，描述性數(shù)據(jù)可分為關聯(lián)規(guī)則、聚類分析和序列模式(時間序列聚類)。另一種預測性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類和預測。

數(shù)據(jù)挖掘雖然有這么多類別，但都有一個相同的目的，就是通過大數(shù)據(jù)找到事物與事物之前的關系?？梢愿玫赝诰蚩蛻魸摿?，實現(xiàn)利潤最大化，引導營銷人員找到更精準的人群，獲得高精準客戶，從而變相提高客戶轉化率。還能為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃提供有力的數(shù)據(jù)支持，從而避免決策失誤。

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1)根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型進行分類。數(shù)據(jù)庫本身可以按照不同的標準(如數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)類型或涉及的應用)進行分類，每一類都可能需要自己的數(shù)據(jù)挖掘技術。這樣，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就可以進行相應的分類。

例如，根據(jù)數(shù)據(jù)模型分類，可以有關系、事務、對象關系或數(shù)據(jù)倉庫挖掘系統(tǒng)。根據(jù)要處理的數(shù)據(jù)的具體類型，可以有空間、時間序列、文本、流數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或萬維網挖掘系統(tǒng)。

2)根據(jù)挖掘出的知識類型進行分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的知識類型進行分類，即根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能進行分類，如表征、區(qū)分、關聯(lián)和相關分析、分類、預測、聚類、離群點分析和演化分析等。集成的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通常提供多個和/或集成的數(shù)據(jù)挖掘功能。

此外，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)還可以根據(jù)知識的粒度或抽象層次來區(qū)分挖掘出的知識，包括廣義知識(高抽象層次)、原始層次知識(原始數(shù)據(jù)層次)或多層次知識(考慮幾個抽象層次)。一個先進的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應該支持多層次的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)還可以分為挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律性(常見模式)和挖掘數(shù)據(jù)的奇異性(如異?；螂x群值)。一般通過概念描述、關聯(lián)和相關分析、分類、預測和聚類來挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律性，排除離群值作為噪聲。這些方法也有助于檢測異常值。

3)根據(jù)使用的技術類型分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以根據(jù)使用的數(shù)據(jù)挖掘技術分類。這些技術可以根據(jù)用戶交互的程度(例如，自動系統(tǒng)、交互式探索系統(tǒng)、查詢驅動系統(tǒng))或使用的數(shù)據(jù)分析方法(例如，面向數(shù)據(jù)庫或面向數(shù)據(jù)倉庫的技術、機器學習、統(tǒng)計學、可視化、模式識別、神經網絡等)來描述。).復雜的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通常采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術，或者采用有效的集成技術，結合一些方法的優(yōu)點。

4)按應用分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以按應用分類。例如，一些數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能特別適用于金融、電信、DNA、股票市場、電子郵件等。不同的應用程序通常需要集成對應用程序特別有效的方法。因此，通用的全能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能不適合特定領域的挖掘任務。