3.2数据挖掘数据挖掘就是从海量的、不完整的、有噪声的数据中挖掘出隐藏的、未知的、潜在有趣的、对决策有价值的知识和规律。这些规则包含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示了一些有用的信息，可以为决策、市场规划和财务预测提供依据。数据挖掘技术的典型分析方法包括分类、聚类、关联等。
7、 数据分析的方法有哪些数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，并对数据进行总结、理解和消化。通过数据分析，人们可以根据分析结果做出判断并采取相应的对策。常用的方法如下:收集收集到的数据。一般来说，数据分析常用的方法有列表法和绘图法。所谓列表法，就是将数据按照一定的规则以列表的方式表示出来，这是记录和处理数据最常用的方法；
作图法则可以清晰地表达各种物理量之间的变化关系，实验所需的一些结果可以很容易地从作图线中得到，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表示。有关数据分析的更多信息，请咨询CDA认证中心。CDA行业标准由国际数据领域的行业专家学者和知名企业共同制定，并每年修订更新，保证了标准的公开性、权威性和前沿性。通过CDA认证考试者，可获得CDA中英文认证。
8、 数据分析方法有哪些常用数据分析方法有聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1.聚类分析聚类分析是指将一组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同。
因子分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度。因子分析法有10多种方法，如重心法、图像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.correlation analysis correlation analysis是研究现象之间是否存在一定的依赖关系，探讨具有依赖关系的具体现象的相关方向和程度。
9、 数据分析方法learning 数据分析肯定有很多百度在线数据分析的方法，比如漏斗分析、PEST、SWOT模型、杜邦分析等等。而且由于不同版本的解读，分析方法也多种多样，令人眼花缭乱。值得一提的是，分析方法一定要结合行业特点，尤其是对业务的掌握，这样才能事半功倍。下面介绍几种通用的分析方法:1。比较分析比较分析中常用的基本分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告都会采用。
这里需要注意的是，无论是横向比较还是纵向比较，比较的双方都必须具有可比性，在同一个维度、同一个粒度上进行比较是没有意义的。2.5W2H分析这种方法主要应用于用户行为研究和特殊问题分析，从时间、地点、人、事、原因、方式、价格七个方面来描述一个问题。
