互联网+大数据分析方法及应用
互联网大数据的应用
互联网大数据的应用在当今信息时代，互联网的发展已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而随着互联网应用范围的不断拓展，海量数据的产生已经成为了互联网时代的主要特征之一。
这些数据可以被称为“大数据”，而互联网大数据的应用已经成为了互联网发展的重要方向之一。
一、什么是互联网大数据？互联网大数据是指在互联网上产生的海量数据，其中所包含的信息量非常巨大，是人们经过处理、分析后才能够获得有价值的信息。
这些数据主要来源于手机APP、社交媒体、电子邮件、搜索引擎、在线支付等网络平台。
随着互联网的不断发展，每天都有数以亿计的数据产生，数据形式多样，包括文本、图片、视频等多种。
二、互联网大数据的应用方向1. 商业应用方向商业上最常用的大数据应用包括数据挖掘、数据分析、市场调查等。
通过海量的数据分析，商家可以获取消费者生活方式、购物习惯、消费能力等方面的信息，并针对这些信息来制定相应的销售策略和广告宣传方法，从而实现商业上的高效盈利。
2. 教育应用方向互联网大数据的应用也可以助力教育行业。
通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等方面的数据分析，可以协助教师更好地制定教学方案，提高学生成绩。
3. 医疗应用方向在医疗行业，大数据也可以通过对患者的病情、家族史等方面信息的收集和分析，来协助医生更好地诊治患者，并可通过数据挖掘的方式来发现某些疾病的患病原因，进而预测、预防相应的疾病。
4. 交通应用方向互联网大数据的应用还包括交通行业。
通过对交通流量、拥堵点分析等方面的数据挖掘，可以对城市交通进行实时分析，并协助城市规划者做好相应的交通规划工作。
三、互联网大数据应用的局限性和风险1. 隐私泄露的风险在使用大数据时，很难确保所有数据的安全，以及确保数据不会被泄露。
这将给个人隐私带来威胁，可能会造成严重的社会后果。
2. 数据分析的局限性大数据分析需要专业团队进行深入的研究和开发，因此对资源需求较大。
但是有时候数据仅仅只是数据，无论是什么数据，只要数据源不正确，数据挖掘和分析得出的结论也可能是不可靠的。
移动互联网时代的大数据分析与运用
移动互联网时代的大数据分析与运用在移动互联网时代，大数据分析成为企业和政府的重要工具。
大数据分析就是通过收集和处理海量的数据，得出有用的信息和知识，为决策提供支持。
一、大数据分析的流程大数据分析可以分为以下几个步骤：1.数据采集：从不同的数据源收集数据。
数据源可以是社交媒体、传感器、监控设备、用户行为以及其它渠道。
2.数据处理：对收集来的数据进行筛选、清洗、整合、转换等操作，使其变得标准化、可靠、有用。
3.数据存储：把经过处理后的数据储存到指定的数据库中，以便后续的分析和查询。
4.数据分析：运用不同的统计方法和数据挖掘技术，从数据中提取出有用的信息、模式和趋势。
5.数据应用：将已经分析出的结果应用到实际生产、销售、营销、政策制定等场景，实现价值和效益。
二、大数据分析的应用场景2.1 商业分析在商业领域，大数据分析可以帮助企业进行市场调研、用户分析、竞争对手分析等工作，找到客户的需求与偏好，并进行个性化的推荐和营销。
阿里巴巴的“双11”大促就是通过大数据分析来优化商品推荐、价格调整、库存预测等方面，获得了不少的商业成功。
2.2 城市管理在城市管理方面，大数据分析可以帮助政府进行交通拥堵分析、城市规划、公共安全管理等工作，提高城市运行效率和民生福祉。
例如，上海通过应用大数据分析技术，不仅实现了公共安全事件的预警和预测，还研究了城市居民使用公共自行车和地铁的出行时间和路径等信息，为城市交通规划提供了有力的数据支持。
2.3 医疗健康在医疗健康领域，大数据分析可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案选择、药物研发等工作，改善医疗服务质量和效率。
例如，IBM公司的“沃森”人工智能系统可以通过分析大量的医疗数据，快速诊断病情、制定治疗方案、预测病情动态等，大大提高了医疗服务的水平和质量。
三、大数据分析面临的挑战虽然大数据分析在很多领域都有非常广泛的应用，但在实际操作中也存在一些难题和挑战。
首先，数据的质量和安全是大数据分析面临的首要问题。
互联网大数据分析与应用
互联网大数据分析与应用随着互联网技术的迅速发展和数据的爆炸式增长，大数据分析逐渐成为了各个行业的重要工具和策略。
互联网大数据分析与应用在商业、科研、政府部门等方面都发挥着重要的作用。
本文将从互联网大数据的特点、分析方法以及应用案例等方面进行探讨。
一、互联网大数据的特点互联网大数据具有以下几个特点：1.数据规模庞大：互联网上产生的数据量呈指数级增长，包括用户行为数据、社交媒体数据、网站访问日志等，这些庞大的数据量需要进行有效的分析和处理。
2.数据多样性：互联网上的数据形式多种多样，包括文本、图片、音视频等多种形式，这就要求分析方法要具备对不同形式数据的处理能力。
3.实时性要求高：互联网数据的更新速度非常快，特别是社交媒体上的数据，一篇新闻、一个热点事件，都可以在瞬间引起大量用户的讨论，因此互联网大数据分析需要具备实时和高效性的特点。
二、互联网大数据分析方法为了从海量的互联网数据中提取有价值的信息，互联网大数据分析采用了各种方法和技术。
下面介绍几种常见的互联网大数据分析方法：1.数据采集与清洗：互联网上的数据存在噪声和缺失，需要进行数据采集和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2.数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习是互联网大数据分析的核心方法，通过算法模型识别和挖掘数据中的模式和规律，并通过机器学习建立预测模型。
3.自然语言处理：在互联网上，文本数据是最为丰富的数据形式之一，自然语言处理技术可以用来对文本进行分词、情感分析、关键词提取等，从而提取出有用的信息。
4.网络社区分析：互联网社交媒体上的用户行为和社交关系等数据是互联网大数据分析的重要来源，网络社区分析方法可以从社交网络中获取用户的偏好、关联性等信息。
三、互联网大数据应用案例互联网大数据分析与应用已经在各个领域取得了显著成果。
以下为几个互联网大数据应用案例：1.电商领域：通过对用户行为、购物数据等进行分析，电商企业可以实现个性化推荐、精准营销等，提高用户购物体验和销售效率。
互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用
互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用随着城市化进程的加速和智能交通技术的不断发展，互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用日益受到关注。
这一方法通过收集、整理和分析大量城市交通相关的数据，为城市交通规划提供科学的决策依据和可行性分析。
本文将介绍互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用，并探讨其带来的潜在优势和挑战。
互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用主要表现在以下几个方面：首先，互联网大数据分析方法可以帮助城市交通规划部门了解城市交通需求与状况。
通过分析互联网上的交通相关数据，如移动支付数据、互联网购物数据、手机定位数据等，可以了解人口流动、出行方式、出行时段以及交通拥堵情况等信息。
这些数据可以帮助城市交通规划部门更准确地把握城市交通需求，从而进行合理的交通网络规划和道路规划，提高交通系统的运行效率。
其次，互联网大数据分析方法可以帮助城市交通规划部门评估交通改善措施的效果。
通过收集和分析互联网大数据，可以对已经实施的交通改善措施进行评估，了解其对交通状况的改善程度以及对市民出行的影响。
这种评估可以帮助交通规划部门根据实际效果做出调整和优化，进一步提高城市交通系统的运行效率和服务质量。
再次，互联网大数据分析方法可以帮助城市交通规划部门优化交通流量分配和信号控制。
通过分析互联网大数据，可以了解道路上车辆的分布和速度情况，从而优化交通流量分配，减少拥堵现象。
同时，还可以根据实时的交通数据来进行信号控制，合理分配红绿灯的时间，提高交通系统的通行能力和流畅度。
此外，互联网大数据分析方法还可以辅助城市交通规划部门制定出行政策和交通管理策略。
通过分析社交媒体数据、舆情数据等，可以了解市民对交通政策和交通管理的意见和建议，从而更好地落实和调整相关政策。
这种数据分析还可以帮助交通规划部门了解不同人群的出行偏好和需求，为出行政策的制定提供科学的参考。
互联网大数据分析方法在城市交通规划中的应用带来了许多潜在的优势，但同时也面临一些挑战。
手机APP的大数据分析与应用
手机APP的大数据分析与应用随着智能手机的普及以及移动互联网的快速发展，手机APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。
而手机APP所积累和产生的大量数据则成为了宝贵的信息资产。
通过对这些数据进行深入分析和应用，可以帮助企业和个人更好地了解用户需求、优化产品设计、提升用户体验以及实现商业价值。
本文将探讨手机APP的大数据分析与应用的重要性和方法。
一、大数据分析在手机APP中的重要性手机APP每天都会产生海量的用户数据，包括用户行为、消费习惯、喜好偏好等。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，可以帮助企业把握用户需求、提供个性化服务、优化产品功能。
通过大数据分析，可以实现以下目标：1. 用户行为洞察：通过分析用户在APP上的点击记录、浏览路径等数据，可以了解用户的使用习惯、兴趣偏好，提升用户粘性；并且可以根据用户的行为特征进行分类，进而实现用户画像。
2. 产品优化：通过收集用户的反馈数据和APP使用情况，可以直观地了解到用户对产品的意见和建议，从而及时优化产品的功能和界面设计，提升用户满意度。
3. 销售增长：通过分析用户的消费行为和购买记录，可以发现用户的消费偏好、购买能力以及购买倾向，从而制定有针对性的销售策略，提高销售额。
二、手机APP的大数据分析方法手机APP的大数据分析涉及到多个方面的技术和方法，下面介绍几种常用的分析方法。
1. 用户画像分析：通过收集用户的基本信息和行为数据，对用户进行分类和标签化，以更好地理解用户需求和行为特征，针对不同用户群体提供个性化服务。
2. 用户行为分析：通过对用户在APP上的行为数据进行统计和分析，包括浏览记录、点击流、停留时间等，了解用户兴趣、偏好，发现用户的使用习惯，从而为产品优化和推荐提供参考。
3. 社交网络分析：对用户之间的社交关系进行分析，包括好友关系、互动频率等，可以发现用户之间的社交圈子，为社交型APP提供精准营销和推荐。
4. 情感分析：通过对用户在APP上发表的评论和评分进行情感分析，了解用户对产品的喜好和满意度，从而及时调整产品策略和改进问题。
基于移动互联网的大数据分析与应用
基于移动互联网的大数据分析与应用随着移动互联网的快速普及和大数据技术的发展，基于移动互联网的大数据分析与应用已经成为一项重要的技术和行业。
本文将就这一主题进行探究和分析。
一、移动互联网与大数据的关系移动互联网是指通过移动通信技术实现无线网络连接的方式，使人们随时随地都能在网络上获取信息，进行交流、娱乐和商业活动的一种新型网络模式。
而大数据则是指由于数据量过大、数据种类繁多、数据处理难度高、数据价值难以发掘等原因，需要运用特定的技术和方法进行处理和挖掘的海量数据。
两者之间的关系是密不可分的。
移动互联网为大数据的产生提供了广阔的数据源。
无论是用户在闲暇之余的刷微博、看短视频，还是商家在营销、销售和服务过程中产生的各种数据，都是移动互联网的重要数据源。
通过对这些数据进行采集、分析和挖掘，可以掌握用户的需求、行为和偏好等信息，进而使商家制定更准确的营销策略，这就是大数据分析与应用的基础。
二、移动互联网大数据的应用场景1. 电商行业近年来，中国的电商市场在飞速增长，如淘宝、京东等电商平台每天都有海量的用户和订单。
如何分析用户的行为和偏好，对于电商公司来说是至关重要的。
通过对数据的分析和挖掘，可以实现如商品推荐、个性化营销等功能，提高用户购买率和复购率，从而增加公司的盈利点。
2. 金融行业金融行业是大数据的重要应用场景之一。
通过对用户的信用评估、风险控制、投资决策等方面的分析，可以提高金融机构的效率和精确度，减少不良贷款和风险投资带来的损失。
同时，也可以通过对市场和资产的分析，制定更精准的投资策略，从而提高收益。
3. 医疗健康行业医疗健康行业也是大数据的重要应用领域。
通过对各种疾病和症状的数据进行分析和挖掘，可以提高临床决策的精度和效率，改善病人的治疗效果和生活质量。
同时，医疗健康行业也可以通过分析用户的健康数据和生活习惯，为用户提供个性化的健康服务和建议。
4. 媒体行业媒体行业也可以通过大数据技术来提高核心竞争力。
大数据在互联网行业的应用
大数据在互联网行业的应用1.引子：大数据背景随着互联网的发展，大数据成为了一个热门词汇。
大数据是指规模巨大、传统数据处理方法无法处理的数据集合，其中蕴含着宝贵的信息。
在互联网行业中，大数据的应用越来越广泛，给用户带来了更好的体验，企业也通过大数据分析实现了商业价值的提升。
2.互联网广告的精准投放互联网广告是互联网行业最主要的商业模式之一，而大数据对于互联网广告的精准投放起到了重要的支撑作用。
通过收集用户的浏览历史、搜索记录以及社交媒体上的行为，互联网公司可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买意向和行为习惯，从而进行定向广告投放，提高广告的转化率和投放效果。
3.电商行业的个性化推荐电商行业也是大数据应用的典型领域之一。
通过对用户的购买记录以及浏览行为进行大数据分析，电商平台可以为用户进行个性化的商品推荐。
比如，当用户在某个电商平台上搜索购买一款手机时，系统会通过分析用户的购买记录和浏览历史，向用户展示与该手机相关的配件或者类似产品，提高用户购买的便利性和购物体验。
4.互联网金融的风控系统互联网金融的迅猛发展离不开大数据的支持。
在互联网金融行业中，通过对用户的个人信息、借贷记录、消费行为等数据进行分析，可以建立起精准的风控系统。
这些数据可以帮助金融机构判断用户的信用状况，从而确定是否给予用户授信以及授信额度，并通过对数据的实时监控，及时预警风险，提高金融体系的安全性和有效性。
5.在线教育的个性化学习大数据在教育领域也有广泛的应用，尤其是在线教育平台。
通过对学生的学习行为、学习习惯以及学习成绩的数据进行分析，可以为学生量身定制个性化的学习计划和教学内容，提高学生的学习效果和学习兴趣。
6.网约车的智能调度在共享经济的大背景下，网约车成为了人们出行的新选择，而大数据则让网约车的调度更加智能高效。
通过对用户乘车需求、交通状况以及司机的位置和接客状况等数据进行分析，网约车平台可以进行智能的车辆调度，提高车辆利用率和乘车效率，同时减少用户等待时间，提升用户体验。
大数据分析中的关键技术及应用案例
大数据分析中的关键技术及应用案例随着信息和通信技术的快速发展，大数据分析成为了解决复杂问题、挖掘价值的重要手段。
大数据分析涉及处理和分析大规模的数据集，以获得有价值的见解和决策支持。
在大数据分析中，关键技术如数据的采集、存储、处理和分析是不可或缺的。
本文将探讨大数据分析中的关键技术，并介绍一些应用案例。
首先，数据的采集是大数据分析的第一步。
随着互联网和物联网技术的普及，社交媒体、传感器、智能设备等产生了海量的数据。
关键技术包括数据抓取、数据清洗和数据集成。
数据抓取是通过爬虫技术从互联网中收集数据，数据清洗则是对抓取的数据进行去重、去噪和纠错。
数据集成是将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集，以方便后续的处理和分析。
其次，数据的存储是大数据分析中的另一个关键技术。
传统的关系型数据库无法满足大数据处理的需求，因此出现了分布式存储系统，如Apache Hadoop和Apache Spark。
这些系统将数据存储在多个节点上，提供了横向扩展和容错机制。
此外，还出现了NoSQL数据库，如MongoDB和Cassandra，用于存储非结构化和半结构化数据。
在数据处理方面，MapReduce是一种经典的并行计算模型，用于处理大规模的数据集。
MapReduce将数据集划分为不同的块，并将计算任务分发给多个节点并行处理，然后将结果进行汇总。
除了MapReduce，还有一些其他的计算框架，如Apache Storm和Apache Flink，用于处理实时数据流和流式计算。
数据分析是大数据分析的核心任务之一。
常见的数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和统计分析。
数据挖掘是一种从大规模数据中提取模式、关联和异常的技术。
机器学习是通过训练模型自动发现数据中的模式和规律。
统计分析是使用统计模型和方法对数据进行推断和预测。
这些技术可以帮助企业发现潜在的商业机会、改进决策和优化运营过程。
在大数据分析的应用领域中，每个行业都能够从中受益。
互联网行业中的大数据分析应用
互联网行业中的大数据分析应用随着信息技术的飞速发展，互联网行业的数据量也在不断增长。
如何快速高效地处理这些数据并提取有用信息，成为了互联网行业发展的重要问题之一。
而大数据分析技术，便是解决这一问题的有效方法之一。
一、大数据分析技术简介大数据分析技术，是指通过对大规模的数据进行收集、存储、处理和分析，提取有用信息和知识的一种技术。
它可以有效地处理所有类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从而为企业决策提供更加准确的参考。
二、大数据分析在互联网行业中的应用1. 用户分析在互联网行业中，用户是最为重要的一环。
通过大数据分析技术，可以对用户的行为、兴趣、需求等进行深入分析，为企业提供更加准确的用户画像和市场分布，提高产品、服务的满意度和商业价值。
2. 营销策略通过大数据分析技术，可以对市场的需求和竞争情况进行深入分析，提供有针对性的营销策略。
例如，在某个特定的时刻，通过对用户的行为数据进行分析，可以为企业提供最佳的推广时间和方式，提高广告的点击率和转化率，从而实现精准投放。
3. 产品研发大数据分析技术还可以帮助企业在产品研发过程中，更加了解用户的需求和品味，提高产品的研发效率和品质。
例如，在某个特定的地域，通过对用户的搜索数据进行分析，可以得知当地用户对某种产品的需求程度，从而为企业提供更加精确的市场定位和产品策略。
4. 安全与风控在互联网行业中，安全和风控也是非常重要的因素。
通过大数据分析技术，可以对用户的行为数据进行实时监控，及时发现安全和风险问题，并提供最佳解决方案。
例如，在某个特定的时刻，通过对用户的交易数据进行分析，可以及时发现潜在的风险问题，提高交易的安全和可靠性。
三、大数据分析技术的优势1. 方便快捷通过大数据分析技术，可以在短时间内对大规模的数据进行处理和分析，提供最佳的解决方案，从而提高决策效率和准确性。
2. 自动化和智能化大数据分析技术采用人工智能和机器学习等技术，自动处理和分析数据，提供最佳的解决方案，让企业的决策更加智能化和自动化。
互联网中的大数据及其利用
互联网中的大数据及其利用互联网的兴起和快速发展，带来了一系列的变化，其中最显著的就是数据的快速增长，而这些数据我们称之为“大数据”。
大数据在互联网时代中是一个不可避免的趋势，它的出现为我们提供了更多的机会和选择，让我们能够更好地了解和应对世界上的各种变化。
一、大数据的定义和特点大数据的定义并没有一个统一的标准，但从技术的角度来看，大数据是指数据的数量和规模已经超出了传统数据库管理软件的处理能力。
这些数据是由互联网、移动设备、智能家居等各种终端设备所产生的，包括人们的日常生活、工作、学习等方方面面的信息。
大数据的特点主要有以下几个方面：1、高速：现代网络传输速度高，大数据可以通过网络高速传输，实现及时处理和处理速度的提高。
2、多样：大数据来源繁多，包括网络、传感器、移动设备、社交媒体等多个终端平台。
这些数据形式和内容不同，需要统一和整合才能实现更全面的分析。
3、海量：随着信息数字化的快速发展，产生的数据量越来越大。
大数据是由海量数据产生，需要用更大的存储容量和更快的计算速度才能更好地分析和处理。
4、价值：大数据可以挖掘出越来越多有价值的信息，从而更好地支持人们的决策和业务需求。
二、大数据的应用大数据可以用于各种行业和领域，大数据产生的价值不仅在于从大量数据中提取有用的信息，更在于对业务的支持和决策的实现。
1、商业领域：大数据可以在商业领域中发挥作用，如在市场研究、产品推广、品牌营销、客户服务、金融、投资等方面产生更有意义的数据。
2、医疗领域：以往医疗领域主要依靠传统的数据处理方法，现在可以用大数据来解决医学数据分析过程中的难点，提高医疗工作的效率和准确度。
3、交通领域：大数据可以用于交通管理、路况分析、公共交通优化等领域，以解决交通拥堵、延误等问题，提高交通运输系统的效率和质量。
4、政治领域：大数据还可以用于政治领域中，包括性别比例、年龄分布、民意调查等方面，从而更好地了解人们的看法和观点，促进政策和法规的制定和完善。
大数据分析的方法及应用
大数据分析的方法及应用随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何从庞大的数据中提取有用信息成为了一个迫切的问题。
大数据分析应运而生，成为解决这个问题的有效手段。
本文将介绍大数据分析的方法及应用，并探讨其在不同领域中的具体应用。
一、大数据分析的方法1. 数据获取：大数据分析的首要步骤是获取数据。
数据可以来自各种来源，例如传感器、互联网、社交媒体等。
数据的获取需要依据具体业务需求进行设计和实施，确保所获取的数据具备足够的覆盖面和准确性。
2. 数据清洗：在获取到大量数据后，需要对数据进行清洗和预处理。
这是因为原始数据往往存在重复、缺失、错误等问题，这些问题会对分析结果产生误导。
数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等，以确保数据的质量。
3. 数据存储：对于海量数据，合理的数据存储是必不可少的。
常见的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据具体业务需求和数据特征，选择合适的存储方式可以提高数据的处理效率和分析速度。
4. 数据分析：数据分析是大数据分析的核心环节。
在数据分析中，可以运用多种方法和技术，例如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以揭示数据背后的规律和模式，提取有用的信息，并为决策提供依据。
5. 结果呈现：数据分析的结果需要以可视化的方式呈现，使非专业人士能够直观地理解和应用。
常见的可视化方式包括图表、地图、仪表盘等。
通过数据可视化，可以更好地传达分析结果，提高决策的效率和准确性。
二、大数据分析的应用1. 金融领域：大数据分析在金融领域有着广泛的应用。
通过对交易记录、市场数据等进行分析，可以实现风险预测、欺诈检测、投资组合优化等功能。
此外，大数据分析还可以帮助银行制定个性化的营销策略，提升客户满意度和业务增长。
2. 医疗健康：大数据分析在医疗健康领域的应用也十分重要。
通过对患者的临床数据、基因数据等进行分析，可以实现疾病的早期预测、个性化治疗方案的制定等。
大数据分析的基本算法和应用
大数据分析的基本算法和应用随着互联网时代的到来和智能技术的不断发展，数据量大幅度增长，大数据的应用也随之迅速发展。
大数据分析作为当今最为热门的技术，已经被广泛应用于商业智能、社交网络、用户行为分析、金融风险管理等领域，成为企业决策的重要依据。
本文将对大数据分析的基本算法和应用进行探讨。
一、大数据分析的基本算法1. 聚类分析聚类分析是将一组数据的观测值区分为若干簇，满足同一簇内数据相似度高，不同簇之间数据相似度低的分析方法。
这种方法常被用于对用户画像、目标客户、产品分类等方面的分析。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类、DBSCAN算法、GMM 算法。
2. 关联分析关联分析是一种基于频繁项集和关联规则的分析方法，能够从一系列交易记录或者其他数据集中找出频繁出现的项集并从中发现元素之间的关联规则。
这种方法常应用于商品推荐、用户行为分析等领域。
常用的关联算法包括Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法等。
3. 分类算法分类算法是通过训练数据集和已知的分类标签确定预测结果的方法。
它常用于对客户分类、信用评估等方面的分析。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、最大熵、SVM等。
4. 回归分析回归分析是一种用于研究自变量和因变量之间关系的统计分析方法，用于预测数据中一个变量的状态。
它常用于对用户行为、销售趋势等方面的分析。
常见的回归算法有线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
二、大数据分析的应用1. 商业智能商业智能是在大数据背景下对企业数据进行分析和挖掘，以帮助企业有效地管理、决策和计划的技术。
通过商业智能方法，企业可以清晰地识别问题所在，洞察趋势，发现机会并制定正确的预测和决策。
2. 社交网络社交网络是一种在线社交平台，能够记录用户之间的互动信息和行为，这些信息累积起来就构成了用户的社交网络。
通过大数据分析，可以从这些数据中提取信息，分析用户行为和互动模式，帮助企业深入了解用户特征以及市场动态，并以此为基础制定营销策略。
大数据分析的意义和方法
大数据分析的意义和方法随着互联网的不断发展和普及，数据的产生和积累已经到了一个爆炸式的增长阶段。
按照维基百科的数据统计，到2020年底，全球每天产生的数据将超过2.5万亿GB，而这个数字以每年40%的速度不断增长。
那么这些数据怎么处理？怎么利用？这就是大数据分析所要做的事情。
一、大数据分析的意义1.预测行为趋势和需求大数据分析可以帮助企业抓住市场机会，预测未来行业走势和用户需求，及时调整战略。
比如，当疫情爆发的时候，很多企业通过互联网用户搜索、社交网络讨论等等数据分析获得了疫情发展趋势，并且及时调整供应链，生产生活必需品，实现了商业红利。
2.提高运营效率和降低成本通过大数据分析，企业可以掌握客户的喜好、习惯以及行为特征，针对性地进行精准营销和产品定位，从而提高产品的销售率。
此外，大数据分析还能够帮助企业分析运营模式，确定问题所在，降低成本，提高效率。
3.提升决策科学性和准确性大数据分析可以为管理层的决策提供科学依据和数据支撑，让决策更加准确。
通过对数据的分析，管理层可以了解企业内部的状况、市场的变化和行业的机会，做出更加有效的决策。
二、大数据分析的方法1.数据采集数据采集是大数据分析的第一步，需要有一个完整的数据采集系统和技术手段。
数据来源包括内部和外部，比如经济指标、用户行为、社交媒体、电子邮件等等。
数据源的选择决定了分析结果的准确性和完整性。
2.数据加工数据采集回来的原始数据可能存在很多问题，比如数据重复、数据不全、数据格式不一致等等。
因此，需要对数据进行清洗、预处理、标准化等加工，使得数据能够被合理地应用到分析中。
3.建立数据模型数据模型是指将数据抽象为数学模型，根据数据特征、分析需要和预测目标，选择适合的模型方法。
数据模型是大数据分析的核心，是决定分析效果的关键因素之一。
4.分析过程分析过程包括分析框架、算法选择、分析结果可视化等。
分析过程需要根据前三个步骤获得的数据特征，选择适合的算法和模型，并在处理分析结果的时候进行可视化处理。
互联网大数据的分析方法和应用
互联网大数据的分析方法和应用一、引言随着互联网技术的不断升级，互联网大数据分析也成为了研究热点之一。
互联网大数据分析是利用大数据技术对互联网中海量数据进行挖掘、分析和应用的过程，可以为企业决策提供更准确的参考和支持。
本文将介绍互联网大数据的分析方法和应用。
二、互联网大数据的分析方法1. 数据清洗互联网大数据中充斥着大量的垃圾数据、错误数据，对于这些数据必须进行清洗，以保证后续分析的准确性和可靠性。
同时，在数据清洗的过程中还可以对数据进行分类、去重、归纳等操作，为后续分析提供便利。
2. 数据挖掘数据挖掘是互联网大数据分析中最重要的一环。
通过数据挖掘，我们可以发现数据之间的潜在关联，找出规律和趋势，以及挖掘出有价值的信息。
数据挖掘主要包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、回归分析和异常检测等。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图形或图像方式呈现出来，让人能够更直观、更深入地了解数据分析结果。
数据可视化的技术主要包括折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等。
三、互联网大数据的应用1. 电商行业电商行业是互联网大数据应用的主要领域之一。
借助大数据分析，在电商行业可以实现精准营销、商品推荐、价格优化、风险控制等，为企业带来更高的利润和更快的增长。
2. 社交网络社交网络也是互联网大数据应用的重要领域。
通过对社交网络用户的行为进行分析，可以了解用户的偏好和需求，可以对用户进行细分和定向推荐，提供更好的服务和用户体验。
3. 健康管理互联网大数据的应用也在健康管理领域得到了广泛应用。
通过对健康数据的分析，可以制定更科学、更准确的健康管理方案，提高个人、家庭和社会的健康水平。
四、结论互联网大数据的分析方法和应用无处不在，涉及的领域也越来越广泛。
通过对大数据进行深入分析，可以了解数据的潜在关联和规律，发现有价值的信息，提高企业决策的准确性和可靠性，促进社会、经济的可持续发展。
大数据分析方法五种
大数据分析方法五种大数据分析是指通过对大量数据进行收集、存储、整理、处理和分析，以发现潜在的模式、趋势和关联性，为决策制定提供有价值的信息。
大数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理和网络分析等。
以下将详细介绍这五种方法及其在大数据分析中的应用。
1. 统计分析：统计分析是一种基于统计学原理和方法进行数据分析的技术。
统计分析可用于对数据的描述和总结，通过目标变量与自变量之间的关系，揭示数据集中的模式和规律。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
统计分析在大数据分析中的应用包括对数据集的探索性分析、变量间关系的分析和预测模型的构建等。
2. 机器学习：机器学习是一种通过训练模型使计算机能够在没有明确编程指导的情况下自动学习和改进的方法。
机器学习通过对大量数据集进行训练，发现数据中的潜在模式和规律，并生成用于预测、分类、聚类和优化等任务的模型。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络和随机森林等。
在大数据分析中，机器学习可用于对大量数据进行分类、聚类、预测和异常检测等任务。
3. 数据挖掘：数据挖掘是一种通过自动或半自动地发现模式和关联性、构建模型和预测未来的方法。
数据挖掘通过对大量数据进行探索，找到其中的规律和关联，为决策制定提供有价值的信息。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和预测等。
在大数据分析中，数据挖掘可以用于发现数据中的隐藏模式、进行市场细分和用户行为预测等。
4. 自然语言处理：自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
自然语言处理通过对大量文本数据进行分析，从中提取出关键信息、进行文本分类和情感分析等任务。
常见的自然语言处理技术包括分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等。
在大数据分析中，自然语言处理可用于对大量文本数据进行情感分析、主题建模和文本分类等任务。
5. 网络分析：网络分析是一种通过对网络结构和关系进行分析和挖掘，揭示网络节点之间的交互模式和社区结构的方法。
互联网行业中的大数据分析方法与技巧
互联网行业中的大数据分析方法与技巧在当代社会中，互联网行业的发展迅猛，对大数据的需求也越来越高。
大数据分析成为了互联网行业中至关重要的一环，能够为企业带来巨大的商业价值。
然而，面对海量的数据，如何进行高效的分析和利用成为了互联网从业者面临的重要问题。
本文将介绍一些在互联网行业中常用的大数据分析方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用于实践。
1. 数据清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的噪声和异常值，保证数据的准确性和一致性。
常见的数据清洗方法包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
例如，使用统计方法或者机器学习算法可以填补缺失值，使用异常检测算法可以发现和处理异常值。
2. 数据可视化数据可视化是大数据分析中非常重要的一步。
通过将数据转化为图表、图形和其他可视化形式，可以更加直观地展示数据的分布、趋势和关联性。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
通过数据可视化，用户可以更加方便地理解和分析数据，发现其中的规律和趋势。
3. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过可视化和统计方法来探索数据的方法。
通过EDA，可以帮助发现数据的规律、关联性和异常情况。
常见的EDA方法包括：直方图、散点图、箱线图、相关系数分析等。
通过对数据的探索，可以更好地理解数据，并为后续的分析提供参考。
4. 关联性分析关联性分析是一种用来发现数据中的关联规则的方法。
通过关联性分析，可以找到数据集中不同变量之间的关系和依赖性。
常用的关联性分析方法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
关联性分析在互联网行业中的应用广泛，可以用于用户行为分析、商品推荐等。
5. 文本分析在互联网行业中，文本数据是非常常见的一种数据形式，如用户评论、社交媒体数据等。
文本分析旨在从文本数据中提取有用的信息，并进行定量分析和洞察。
常见的文本分析方法包括情感分析、关键词提取和主题模型等。
互联网大数据分析应用案例解析
互联网大数据分析应用案例解析随着数据的几何级增长，数据分析逐渐成为互联网企业必不可少的一环。
越来越多的企业开始依赖数据分析做出关键决策，而互联网大数据分析应用的兴起，更是让数据分析变得更加方便和深入。
下面我将通过几个案例，简单解析互联网大数据分析的实际应用。
案例1：美团外卖如何利用数据分析做出配送决策美团外卖需要保证骑手在最短时间内送达餐品，同时要保证餐品的温度和质量，这就需要利用数据分析做出智能配送决策。
美团外卖通过收集大量的数据，分析骑手的实时位置、餐厅的位置和菜品制作时间等信息，采用大数据算法，确定最优的配送路线，最终在整个配送流程中节省时间和成本，同时提升配送体验。
案例2：京东如何通过数据分析来提升销售业绩京东作为中国最大的综合电商平台之一，利用海量用户行为数据，为其千万级客户量定制专属的个性化推荐体验。
京东通过数据分析和算法优化，对用户的购物偏好进行精确分析，在用户浏览过的商品中推荐与其兴趣相关的商品，将推荐有针对性和精准化，提升用户转化率和购买率，从而提升销售业绩。
案例3：网易云音乐如何利用数据分析进行音乐推荐网易云音乐采用基于大数据分析的推荐算法，以用户的历史听歌记录、收藏歌曲、分享歌曲等行为数据为基础，以及歌曲的音乐属性、歌曲的排行榜等数据，建立复杂的关系模型，为用户推荐个性化歌单。
这个算法更依赖于用户的个性化特征，使用大数据的方法可以更准确地从表面抓住特征，挖掘出更深层次的潜在需求，从而满足用户更高层次的需求。
案例4：滴滴出行如何利用数据分析提高司机的获取与留存滴滴出行采用数据分析来优化司机的获取与留存。
首先，通过大数据分析，确定最佳的司机接单范围，让司机能够在最短时间内接到订单，提高司机的服务质量和用户体验。
其次，滴滴出行结合司机的行车轨迹和工作时间，实时查看司机的工作状况，并提供个性化的驾驶和服务培训，最终提高司机的满意度和留存率。
总结以上是一些典型的互联网大数据分析应用案例，这些案例向我们展示了数据分析的威力，让决策更具有科学性和有效性。
大数据分析的方法和案例应用
大数据分析的方法和案例应用随着信息化技术的发展，大数据应用在各行各业中已经成为一种趋势。
大数据的应用极度广泛，不仅仅是企业、政府机关，一些互联网企业、销售商等各类机构，大多数领域甚至是每个行业都可以用大数据分析来解决问题。
所以，大数据分析已经逐渐成为一个必不可少的业务过程。
一、大数据分析的方法大数据分析的方法大致分为四个步骤1、数据收集:数据的源头一般是数据仓库或网络上的外部数据。
对于不同的问题场景，收集不同的数据，现在自己搜集数据的成本很高。
相对来说，还是先去寻找第三方提供的数据资源库，比如阿里天池平台，就是针对数据科学建设的开放平台，内部有免费的大量数据供大家使用。
2、数据处理:数据的处理一般根据所需问题中的建模问题，深度挖掘其中的规律和关系，并开发算法实现对数据的合理挖掘。
包括数据清洗，数据集成、数据标准化、数据归约；数据挖掘，包括数据可视化、特征提取、模型构建、模型验证与评估；数据建模，核心工作是寻找出影响因素，因果关系，解释因变量的变化。
3、数据分析:对处理出来的数据进行分析和探索，根据分析结果确定最终的分析模型和方法，采用现有的数据分析工具，如R、SAS、SPSS以及Python 等，并选择适当的模型。
4、数据可视化:这一步是将分析出来的数据，通过柱状图、折线图等方式呈现给用户，直观且易于理解，让用户更加方便地了解数据分析的结果。
二、大数据分析的案例1、京东大数据应用案例。
随着互联网业务的出现，京东近年来成为了中国的电商第一大平台。
京东通过大数据，在销售中掌握产品销售趋势，用数据指导供应商生产与销售，大大提高了销售效率。
使用大数据对销售路线和趋势进行分析，更好地实现了企业对于大规模业务的更新和单体业务的优化。
通过大数据分析，京东还可以更好地了解顾客需求，从而解决顾客存在的困扰和不满意问题，并提供更完善的电商服务。
2、大数据预测金融危机的案例在科技技术飞速发展的今天，大数据预测金融危机也变得更为容易，比如金融小精灵，这家公司开发了一个基于大数据分析的算法，对法国发生2008~2009 年金融危机进行了预测，这一次他们的预测结果是准确的。
互联网行业的大数据应用
互联网行业的大数据应用随着互联网的快速发展，大数据已经成为当今时代的新宠儿。
互联网行业作为大数据应用的主要领域之一，其借助大数据分析、挖掘和应用的技术手段，不仅为企业经营决策提供支持，还为用户提供了更加个性化的服务。
本文将探讨互联网行业中大数据的应用，以及其对行业发展的影响。
一、大数据在互联网行业中的应用场景1. 个性化推荐互联网平台通过收集和分析用户的浏览历史、行为趋势、兴趣偏好等数据，能够为用户提供个性化的推荐服务。
以电商平台为例，通过大数据分析用户购买历史、浏览记录等信息，可以给用户推荐感兴趣的商品，提高购买转化率。
2. 营销推广互联网企业可以通过大数据分析用户的消费行为、社交数据等，定制精准的营销推广策略。
通过在合适的时间、适合的渠道推送个性化的广告内容，能够提高广告的点击率和转化率。
3. 用户画像互联网企业可以通过大数据对用户的数据进行整理和分析，形成用户画像。
用户画像可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计、精准营销等。
通过用户画像，互联网企业能够提供更具针对性的产品和服务。
4. 风控安全互联网行业对于用户的隐私和数据安全具有重大的责任。
通过大数据分析用户的登录信息、交易记录等，互联网企业可以实时监测和预防潜在的安全风险，保护用户的合法权益。
二、大数据应用对互联网行业的影响1. 优化用户体验互联网企业将大数据应用于产品设计和服务优化中，能够更好地满足用户的个性化需求，提高用户体验。
不断优化的产品和服务将吸引更多的用户，增加用户黏性。
2. 提高经营效率互联网企业通过大数据分析消费者行为和市场趋势，可以更好地掌握市场需求和消费者心理，优化供应链，提高经营效率。
合理的资源配置能够减少成本，提高利润。
3. 创新商业模式大数据的应用为互联网企业提供了更多的创新机会。
通过对大数据的深入挖掘，企业可以发现新的商业机会和盈利模式，为企业带来更大的商业价值。
4. 强化数据安全大数据应用的同时也给用户的隐私和数据安全带来了挑战。
大数据分析方法与技术
大数据分析方法与技术随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数据已经成为人类社会中一种宝贵的资源。
大数据分析方法与技术的出现，为我们更好地利用和挖掘数据提供了重要的工具和途径。
本文将介绍一些常见的大数据分析方法和技术，并探讨其在各个领域的应用。
一、数据采集与清洗大数据分析的第一步是数据采集与清洗。
在海量数据中，我们需要从中选取有用的数据，并对其进行清洗和整理，以便后续的分析。
数据采集可以通过爬虫技术、传感器设备等方式进行，而数据清洗则需要运用数据清洗工具和算法，去除噪声和异常值，保证数据的准确性和一致性。
二、数据存储与管理大数据分析需要海量的数据存储和管理。
传统的关系型数据库已经无法满足大数据分析的需求，因此出现了一系列的大数据存储和管理技术。
其中，Hadoop是一种开源的分布式计算框架，可以实现海量数据的存储和处理。
另外，NoSQL数据库也逐渐得到了广泛的应用，其具有高可扩展性和高性能等特点，适合于大数据分析。
三、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式和规律，以提供有关未来的预测和决策支持。
机器学习则是通过训练模型，使计算机能够从数据中学习和提取知识。
常见的数据挖掘和机器学习算法包括聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
四、数据可视化与交互分析数据可视化和交互分析是将分析结果以可视化的方式展示给用户，并提供交互式的分析和探索功能。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解数据分析的结果和趋势，从而做出更明智的决策。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等，它们可以将数据以图表、地图等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
五、大数据分析的应用大数据分析方法与技术在各个领域都有广泛的应用。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提高业务的安全性和效率。
在医疗领域，大数据分析可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高医疗服务的质量和效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•
数据挖掘
数据挖掘是挖掘数据背后隐 藏的知识的重要手段
分析 误区
数据 挖掘 传统 分析
•
分析误区
不了解分析模型的数学原理，会导致 错误的使用模型，而得出错误的分析 结论，影响业务决策，因此在选用分 析模型时，要深入了解该模型的原理 和使用限制
行业经验
• 行业经验
行业经验可在数据分析前确定分析需 求，分析中检验方法是否合理，以及 分析后指导应用，但行业特征不同， 其应用也不同，因此本文不展开介绍
6
数据分析标准流程
CRISP-DM为90年代由SIG组织（当时）提出，已被业界广泛认可的数据分析流程。
1.业务理解(business understanding） 确定目标、明确分析需求 2.数据理解（data understanding） 收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量 3.数据准备(data preparation) 选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化 数据 4.建立模型(modeling） 选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型 5.评估模型(evaluation)
建模过程评估 模型结果评估
• 建模过程评估： 对模型的精度、 准确性、效率和 通用性进行评 估。，
应用
分析结果应用 分析模型改进
• 理解业务背景： • 数据收集： 抽取的数据必须能 数据分析的本质 够正确反映业务需 是服务于业务需 求，否则分析结论 求，如果没有业 会对业务将造成误 务理解，缺乏业 导。 务指导，会导致 分析无法落地。 • 数据清洗： • 评估业务需求： 判断分析需求是 否可以转换为数 据分析项目，某 些需求是不能有 效转换为数据分 析项目的，比如 不符合商业逻辑、 数据不足、数据 质量极差等。
8
数据分析框架
业务理解
4
随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等 概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富
常规分析 数据挖掘 商务智能 大数据技术 数据可视化
•揭示数据之间的静 态关系 •分析过程滞后 •对数据质量要求高 结构分析 分组分析 预警分析 杜邦分析
•统计学和计算机技 术等多学科的结合 •揭示数据之间隐藏 的关系 •将数据分析的范围 从“已知”扩展到 “未知”，从“过去” 推向“将来”
•
数学&统计学知识
数据分析的基础，将整理、描述、 预测数据的手段、过程抽象为 数学模型的理论知识
•
机器学习
不需要人过多干预，通 过计算机自动学习，发 现数据规律，但结论不 易控制。 机器 学习
•
传统分析
在数据量较少时，传统的 数据分析已能够发现数据 中包含的知识，包括结构 分析、杜邦分析等模型， 方法成熟，应用广泛，本 文不展开介绍
• 结果应用： 将模型应用于 业务实践，才 能实现数据分 析的真正价值： 产生商业价值 • 模型结果评估： 和解决业务问 评估是否有遗漏 题。 的业务，模型结 果是否回答了当 • 模型改进： 初的业务问题， 对模型应用效 需要结合业务专 果的及时跟踪 和反馈，以便 家进行评估。 后期的模型调 整和优化。
• 信息处理 信息处理基于查询，可以发现有用 的信息。但是这种查询的回答反映 的是直接存放在数据库中的信息。 它们不反映复杂的模式，或隐藏在 数据库中的规律。
业务数据
• 数据挖掘 就是充分利用了统计学和人工智能 技术的应用程序，并把这些高深复 杂的技术封装起来，使人们不用自 己掌握这些技术也能完成同样的功 能，并且更专注于自己所要解决的 问题。
对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程
6.部署(deployment) 分析结果应用
7
数据分析框架
业务理解
理解业务背景， 评估分析需求
数据理解
数据收集 数据清洗
数据准备
数据探索 数据转换
• 探索数据： 运用统计方法对数 据进行探索，发现 数据内部规律。
建立模型
选择方法、工 具，建立模型
模型评估
原始数据中存在数 据缺失和坏数据， 如果不处理会导致 模型失效，因此对 数据通过过滤“去 噪”从而提取出有 效数据
• 建立模型： 综合考虑业务需求 精度、数据情况、 花费成本等因素， 选择最合适的模型。 在实践中对于一个 • 数据转换： 分析目的，往往运 为了达到模型的输 用多个模型，然后 入数据要求，需要 通过后续的模型评 对数据进行转换， 包括生成衍生变量、 估，进行优化、调 一致化、标准化等。 整，以寻求最合适 的模型。
3
随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据 分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交集（备选）
• 数据分析工具
各种厂商开发了数据分析 的工具、模块，将分 析模型封装，使不了 解技术的人也能够快 捷的实现数学建模， 快速响应分析需求。
数据分析 工具 数据 挖掘 信息处理 传统分析
•
传统分析 在数据量较少时，传统的 数据分析已能够发现数据 中包含的知识，包括结构 分析、杜邦分析等模型， 方法成熟，应用广泛，本 文不展开介绍
……
数据 分析
•
•
本文在描述数据分析的流程后，重点介绍通用的数据分析方法和主流的应用工具、 软件。 随着数据量的不断扩大，数据分析理论正处于飞速发展期，因此本文的方法侧重于 基础原理介绍。
5
目录
概述 数据分析框架 数据分析方法
数据理解&数据准备 分类与回归 聚类分析 关联分析
时序模型
结构优化
数据分析支撑工具
大数据分析与应用
目录
概述 数据分析框架 数据分析方法
数据理解&数据准备 分类与回归 聚类分析 关联分析
时序模型
结构优化
数据分析支撑工具
2
数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数 学理论、行业经验以及计算机工具三者结合
• 工具支撑
各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型 封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学 建模，快速响应分析需求。
•一系列以事实为支 持，辅助商业决策的 技术和方法，曾用名 包括专家系统、智能 决策等 •一般由数据仓库、 联机分析处理、数据 挖掘、数据备份和恢 复等部分组成 •对数据分析的体系 化管理，数据分析的 主体依然是数据挖掘
•从多种类型的数据 中，快速获取知识 的能力 •数据挖掘技辅助 理解数据、演绎数 据