数据挖掘目的,数据分析与数据挖掘有何不同?

数据挖掘:根据数据函数的类型和数据的特点，选择相应的算法，对净化转换后的数据集进行数据挖掘。数据分析和数据挖掘有什么用？数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往专注于更大的数据集，而不是推理，并且经常使用最初为不同目的收集的数据。

数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的非凡过程。1)数据挖掘可以做文本以下七种不同的事情(分析方法):数据挖掘、分类、估计、预测、关联分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型的挖掘(。

图形、图像、视频、音频等。)2)数据挖掘的分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘；间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。在间接数据挖掘目标中没有选择特定的变量，而是用模型来描述；而是在所有变量之间建立一种关系。

以百会CRM为例，分析如何利用CRM结合大数据技术，帮助企业深入挖掘潜在客户。收集精准数据，净化客户数据库信息市场，各种数据不断涌出，企业可以很容易的从市场上获取各种数据，但并不是所有的数据都是有价值的。如何筛选和验证数据是个问题。使用百会CRM可以方便地进行电子调查，使用系统模板可以创建调查问卷。百会CRM通过匹配相关客户群体，定期定量发送给客户进行数据研究，自动将客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。

如何利用智能分析收集到的数据去捕捉有价值的客户是关键。如果没有形成有用信息的集成分析，再多的数据对企业来说也是没有价值的。百会CRM可以根据客户消费行为和身份信息，筛选分析客户数据，识别目标客户；从客户的兴趣爱好来分析客户感兴趣的产品；从历史商业信息中挖掘潜在的商业机会。多维度分析潜在客户，判断其能否给企业带来可衡量的价值，是客户开发的关键一步。

数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类和贝叶斯分类6。1.决策树技术。决策树是一种非常成熟和广泛使用的数据挖掘技术。在决策树中，被分析的数据样本首先整合成一个树根，然后逐层分支，最后形成几个节点，每个节点代表一个结论。2.神经网络技术。神经网络通过数学算法模仿人脑思维，是数据挖掘中机器学习的典型代表。

3.回归分析技术。回归分析包括线性回归，线性回归主要指多元线性回归和logistic回归。其中，logistic回归更多的用于数据运算，包括响应预测、分类等。4.关联规则技术。关联规则是数据库和数据挖掘领域中被发明和广泛研究的一种重要模型。关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即重复模式和并发关系，即并发关系，也称为关联。