数据挖掘概述

常用数据挖掘工具

• SAS，全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，统计分析系统；
• SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案；
• KNIME，全称Konstanz Information Miner，数据挖掘软件平台

常用挖掘算法

• 贝叶斯
• 聚类
• 神经网络
• 决策树
• 关联分析
• 线性回归
• 逻辑回归
• 综合评价

常用算法

BI进程

从初级到高级，统计 > 分析 > 挖掘，其中统计、分析这两项已基本普及。BI进程中偏重于挖掘，而挖掘很大程度属于人工智能方向。

统计、分析与挖掘的区别

• 例如，企业的销售额下降了，那统计上要做的事，就是过去下降了多少。比如过去一周销售额有多少，对比前一周销售额下降了多少，这就是基本的统计；
• 销售额下降了这么多，到底是哪些产品造成了下降？这是分析；
• 造成这些产品销售额下降的因素是什么？这就是相关性的问题，然后未来可能下降，还是不可能下降呢？这就是回归，可以做线性回归，也可以做逻辑回归，即所谓的预测，在贝叶斯里面也可以做。

注意：这些过程都依赖于销售的指标体系和维度体系