什么是不同类型的数据挖掘分析？(the different types of data mining analysis?)
数据挖掘分析是一个有用的过程，它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。数据挖掘分析的常见类型包括探索性数据分析（EDA）、描述性建模、预测性建模以及发现模式和规则。利用每一种数据挖掘工具可以从不同的角度来看待所收集的信息。使用这些技术的专业人士可以根据所使用的特定分析工具，对关注的问题获得更多的见解；。
由于数据挖掘分析工具在使用时提供的不同结果，考虑每一个的基本审查是相关的。探索性数据分析（EDA）涉及对数据集的审查，但没有任何明确的检查结果目标。定义数据的变量被用作向研究者提供视觉表示的基础。随着变量数量的增加，该分析工具在可视化数据方面的效果可能会降低。
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，该方法综合所有数据，以提供有关所搜索信息中存在的趋势、细分和集群的信息。描述性数据挖掘分析常用于广告。这方面的一个例子是市场细分，营销人员将较大的客户群体按同质特征进行细分。
其他工具还包括预测建模。预测建模涉及基于现有数据的模型开发。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。术语“预测性”表示此数据挖掘工具可使用户根据数据集中的已知信息预测某些值。营销人员可以使用预测性分析来确定客户在寻找什么产品。根据当前的购买趋势，营销人员可以预测未来哪些新产品可能会受欢迎。
发现模式和规则不同于描述性和预测性数据挖掘工具。虽然描述性和预测性工具使用模型建立作为分析的基础，但发现模式和规则集中于数据中模式的识别。例如，在杂货店工作的营销人员经常使用这种数据挖掘分析工具来确定购买模式。通过确定客户在同一订单中持续购买的产品，可以为这些产品开发有针对性的促销活动。
- 发表于 2021-12-08 19:28
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- 分类：互联网
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