進行資料探勘常見的方法有哪些呢？

資料探勘是一種決策支援過程，它透過高度自動化地分析企業的資料，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。那麼資料探勘方法有哪些呢？

 

分類

分類是找出資料庫中一組資料物件的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是透過分類模型，將資料庫中的資料項對映到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。

 

迴歸分析

迴歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將資料項對映到一個實值預測變數的函式，發現變數或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括資料序列的趨勢特徵、資料序列的預測以及資料間的相關關係等。

 

關聯規則

關聯規則是描述資料庫中資料項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可匯出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在資料間的關聯或相互關係。 gendan5.com/zs/n225.html

 

特徵

特徵分析是從資料庫中的一組資料中提取出關於這些資料的特徵式，這些特徵式表達了該資料集的總體特徵。如營銷人員透過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。

 

變化和偏差分析

偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常例項，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常資訊的發現、分析、識別、評價和預警等方面。