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商业数据分析大学课程

日期:2019年07月06日
现在您已经了解了业务智能和商业数据分析之间的区别，让我们来讨论一下典型的业务分析类别。以下是六大类业务解决方案:
 
·数据挖掘——通过在海量数据中发现以前未知的趋势或模式来创建模型。例子:保险索赔欺诈分析，零售市场篮子分析。数据挖掘使用多种统计技术:
 
当我们知道变量是分类数据时进行判别分析。年龄等人口统计数据。
 
b .回归分析
 
C.聚类分析当我们不知道如何对影响因素进行分类时。
 
D.相关分析模型
 
·文本挖掘——从文本数据集中发现并提取有意义的模型。例如，通过facebook、Twitter和博客等社交网络，可以了解客户的情绪。这些信息可以用来改进产品和服务，或者了解竞争对手的动态信息。
 
·预测——预测并分析接下来的一段时间会发生什么。例如，使用历史数据来预测季节能源需求。
 
·预测分析——创建、管理和部署预测评分模型。例如客户生存和损失、信用评分预测和工厂机器的故障率。
 
·最优解——使用仿真技术识别最优解。例如:销售价格优化，股票投资基金组合优化。
 
·可视化——通过高度交互的图形，增强模型结果的探索性分析和输出。
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