数据分析师必知必会的数据挖掘方法

slime2021-08-31 11:41

通过数据挖掘技术来处理大量的数据内容极大地提高人们处理的信息的效率,从中获取大量有价值的信息和知识来帮助人们进行决策工作。那么,数据分析师必知必会的数据挖掘方法有哪些?

数据分析师必知必会的数据挖掘方法

数据挖掘方法:

1、分类和回归技术。这两种方法是数据挖掘中使用最多的最频繁的两种。要想良好的使用分类技术要提前明确数据的类别。回归分析是用属性的历史数据预测未来的趋势,找出各个数据间的相关关系。

2、聚类分析。聚类分析从大体上讲就是根据数据之间的相似之处进行数据分类。它是在没用明确数据类别前提下进行的。

3、关联规则。应用最为广泛的数据挖掘技术,是从错综复杂的数据中发现事物之间可能存在的关联或者联系,这些关系比较隐晦。

4、时序模式。时序模式与回归模式有许多相似之处,但不同于的时序模式的属性值是随时间变化的。因而考虑的是复杂多变的数据在时间维度的关系。

5、异常检测。又称为偏差检测,主要用来发现与其他大部分对象不同的异常或者变化。异常检测在金融诈骗中发挥着巨大作用。

为了帮助大家深入了解和掌握数据挖掘技术,小编向大家推荐这门公开课,电商行业指标体系搭建与拆解点击图片立即领取

电商行业指标体系搭建与拆解

课程介绍

电商行业商业画布

搭建电商行业指标体系

数据指标拆解

数据分析报告撰写

以上就是小编为大家整理的“数据分析师必知必会的数据挖掘方法”一文,更多相关信息尽在数据分析教程频道。

相关推荐:

2021如何成为更值钱的数据型人才,课程特惠0元领

产品经理如何做好产品规划

AI入门必备资料,人工智能必读书单

免责声明:本站所提供的内容均来源于网友提供或网络搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。
有用
分享