数据挖掘 商业,python商业数据挖掘

为什么数据 挖掘是重要的商业工具，Da 数据 From -2挖掘，商业智能开发到Da数据From专题论坛很好的解释了Big 数据如何与云计算互补，为什么没有Big 数据的需求，云计算的功能无法充分发挥。数据 挖掘和商业智能绑定-2挖掘和商业智能绑定来源于发展路线和实现原理。

Da 数据应用现状:从发现价值到创造价值，Da 数据将成为互联网产业升级的驱动力。过去数据的值主要用于决策领域，典型应用为商业BI(业务)在企业管理中的应用，即数据被收集、管理和分析。随着数据的体量越来越大，处理能力越来越强，Da 数据已经成为一种新的资产，其应用场景也在不断拓展。除了决策支持和效率提升，Da- Big 数据可以帮助提供传统模式无法提供的产品，满足用户的需求，如Big 数据完善个人征信系统，帮助金融机构提供消费金融产品；再比如钱芳旗下的张成科技，通过浮动车模式提供实时交通信息服务；另一方面，大数据也可以创造需求，比如大数据可以帮助实现人工智能，这是新技术创造的新需求。

数据分析是指收集、清理和加工数据，从中提取有价值的信息和见解，并进行推论和决策的过程。数据分析是一门交叉学科，涵盖了统计学、-2挖掘、机器学习、计算机科学、商业等多个领域。下面介绍数据分析的学科内容、技能要求和应用场景。一.数据分析的主题内容数据收集和清洗。数据分析的第一步是收集数据，其中包括数据的来源、数据的获取方法、数据的存储。

数据处理和分析。数据处理与分析是数据分析的核心内容，包括统计分析、数据 挖掘、机器学习等方法。通过这些方法，数据/可以进行分析，挖掘，进行预测和分类，从中提取有价值的信息和见解。数据可视化和演示。数据可视化是将数据的结果以图形或图表的形式呈现出来，让用户更直观地理解数据分析结果。数据可视化也是数据分析中的重要环节。

基本上可以随心所欲，其功能和灵活性远比EXCEL强大。SQL最大的优势就是支持大量的数据，数据库中有几百万个数据。还是很好办的，不过估计十万个Excel条目后就报废了。另外，作为一个关系型的数据库，SQL远比基于表格的Excel灵活，但缺点是对于没有编程基础的人来说，SQL的易用性远不如Excel，而如果你想使用SQL，首先要有一个合理的数据库结构和集成的原数据然后如果你有一个设计良好的UI，就可以大大增加你对这些的使用 但这样做的前提是你要有一个开发好的系统或者自学编程开发，或者你外包开发。 另一个选择是，在学习了SQL语句的用法和SSRS制作报表的方式之后，你可以相对简单地制作你需要的东西。数据但是你得了解一下做经营分析的人，我个人的建议是，在记录数不超过10000的前提下，还是用SQL比较好。如果/123，456，789-2/的体量后期增加，而你又没有编程基础，那么花钱找人搭建一个专门的系统可能是更好的选择。