在大數(shù)據(jù)概念不斷提出的今天，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)挖掘的及進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后為企業(yè)所應(yīng)用已成為大勢(shì)所趨。因此企業(yè)想要分析更多的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，就需要挖掘海量的數(shù)據(jù)，但是挖掘數(shù)據(jù)，往往需要一定的挖掘技術(shù)。那么大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)是什么？數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整，嘈雜，模糊和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取潛在有用的信息和知識(shí)的過程。

　　大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)是什么？

大數(shù)據(jù)處理的核心就是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價(jià)值的信息。

越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性等都引發(fā)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。

利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

　　1.分類

分類是找岀數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類。

其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。

　　2.回歸分析

回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征。

該方法可產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

它可以應(yīng)用到市場(chǎng)營銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。

　　3.聚類

聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別。

其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用于客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。

　　4.關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則。

即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可推導(dǎo)岀另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也會(huì)出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。

在客戶關(guān)系管理中，通過對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場(chǎng)營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場(chǎng)營銷與推銷，營銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測(cè)等決策支持提供參考依據(jù)。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)是什么的全部內(nèi)容介紹，想了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。