預(yù)測(cè)分析的基本內(nèi)容？是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的算法和技術(shù)，以確定未來(lái)的結(jié)果。它可以用于許多其他目的，如預(yù)測(cè)、優(yōu)化、預(yù)測(cè)和模擬。它還可以為規(guī)劃過(guò)程提供各種信息，并提供

預(yù)測(cè)分析的基本內(nèi)容？

是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的算法和技術(shù)，以確定未來(lái)的結(jié)果。

它可以用于許多其他目的，如預(yù)測(cè)、優(yōu)化、預(yù)測(cè)和模擬。它還可以為規(guī)劃過(guò)程提供各種信息，并提供對(duì)企業(yè)未來(lái)的關(guān)鍵見(jiàn)解。

數(shù)據(jù)挖掘的概念？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)則的技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則搜索和規(guī)則表示三個(gè)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(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘。其中，描述性數(shù)據(jù)可分為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和序列模式(時(shí)間序列聚類)。另一種預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類和預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)挖掘雖然有這么多類別，但都有一個(gè)相同的目的，就是通過(guò)大數(shù)據(jù)找到事物與事物之前的關(guān)系。可以更好地挖掘客戶潛力，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，引導(dǎo)營(yíng)銷人員找到更精準(zhǔn)的人群，獲得高精準(zhǔn)客戶，從而變相提高客戶轉(zhuǎn)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(kù)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(kù)類型進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)庫(kù)本身可以按照不同的標(biāo)準(zhǔn)(如數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)類型或涉及的應(yīng)用)進(jìn)行分類，每一類都可能需要自己的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。這樣，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就可以進(jìn)行相應(yīng)的分類。

例如，根據(jù)數(shù)據(jù)模型分類，可以有關(guān)系、事務(wù)、對(duì)象關(guān)系或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(shí)間序列、文本、流數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或萬(wàn)維網(wǎng)挖掘系統(tǒng)。

2)根據(jù)挖掘出的知識(shí)類型進(jìn)行分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的知識(shí)類型進(jìn)行分類，即根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能進(jìn)行分類，如表征、區(qū)分、關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析、分類、預(yù)測(cè)、聚類、離群點(diǎn)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(gè)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(shí)的粒度或抽象層次來(lái)區(qū)分挖掘出的知識(shí)，包括廣義知識(shí)(高抽象層次)、原始層次知識(shí)(原始數(shù)據(jù)層次)或多層次知識(shí)(考慮幾個(gè)抽象層次)。一個(gè)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)該支持多層次的知識(shí)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(jiàn)模式)和挖掘數(shù)據(jù)的奇異性(如異?；螂x群值)。一般通過(guò)概念描述、關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析、分類、預(yù)測(cè)和聚類來(lái)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(cè)異常值。

3)根據(jù)使用的技術(shù)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(shù)分類。這些技術(shù)可以根據(jù)用戶交互的程度(例如，自動(dòng)系統(tǒng)、交互式探索系統(tǒng)、查詢驅(qū)動(dòng)系統(tǒng))或使用的數(shù)據(jù)分析方法(例如，面向數(shù)據(jù)庫(kù)或面向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來(lái)描述。).復(fù)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(shù)，或者采用有效的集成技術(shù)，結(jié)合一些方法的優(yōu)點(diǎn)。

4)按應(yīng)用分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以按應(yīng)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(chǎng)、電子郵件等。不同的應(yīng)用程序通常需要集成對(duì)應(yīng)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(lǐng)域的挖掘任務(wù)。