数据挖掘分析有哪些不同类型(Different Types of Data Mining Analysis)？

数据挖掘分析可以是一个有用的过程，它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。常见的数据挖掘分析类型包括探索性数据分析（EDA）、描述性建模和，预测建模和发现模式和规则。利用这些数据挖掘工具，可以对收集到的信息提...

数据挖掘分析可以是一个有用的过程，它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。常见的数据挖掘分析类型包括探索性数据分析（EDA）、描述性建模和，预测建模和发现模式和规则。利用这些数据挖掘工具，可以对收集到的信息提供不同的视角。使用这些技术的专业人员可以根据所使用的特定分析工具对关注的问题或问题有更多的了解。数据挖掘应用程序包括能够从存储数据中提取和识别模式的计算机软件程序或软件包。由于数据挖掘分析工具在使用时所提供的结果不同，因此有必要考虑对每种探索性数据分析（EDA）进行基本审查，包括对数据集的检查，而没有明确的检查结果目标。定义数据的变量被用作为研究人员提供可视表示的基础。此分析工具对可视化数据的效果可能会降低。数据缩小的结果可能取决于用于保存数据的特定算法。描述性建模是一种数据挖掘分析工具，用于集中描述给定数据集中的所有数据。具体而言，这种方法综合了所有数据，以提供有关趋势的信息，在搜索到的信息中出现的细分和聚类。描述性数据挖掘分析通常用于广告中。其中一个例子是市场细分，即市场营销人员采用更大的客户群，并通过同质特征对其进行细分。数据挖掘可以根据算法产生不同的结果用于评估数据。其他工具还包括预测建模预测性建模涉及到根据现有数据开发模型。然后将该模型用作预测与所审查数据相关的另一个变量的基础。“预测性”一词表示此数据挖掘工具可以使用户根据数据集中已知的数据预测某些值市场营销人员可以通过分析来确定顾客在寻找什么样的产品。根据当前的购买趋势，营销人员可能能够预测未来哪些新产品可能流行。发现模式和规则不同于描述性和预测性数据挖掘工具。描述性和预测性工具使用模型建立作为分析的基础，发现模式和规则的重点是识别数据中的模式。例如，在杂货店工作的营销人员经常使用此数据挖掘分析工具来确定购买模式。通过确定客户一致地以相同的顺序购买哪些产品，描述建模是一种数据挖掘分析工具，用于集中描述给定数据集中的所有数据