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數(shù)據(jù)分析方法培訓課程合集內(nèi)容簡介
數(shù)據(jù)分析前，我們需要思考
《孫子兵法〃謀攻篇》：故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法為不得已。
像一場戰(zhàn)役的總指揮影響著整個戰(zhàn)役的勝敗一樣，數(shù)據(jù)分析師的思想對于整體分析思路，甚至分析結(jié)果都有著關鍵性的作用。
數(shù)據(jù)挖掘分析
按挖掘方法分類：包括統(tǒng)計方法，機器學習方法，神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法，其中：
統(tǒng)計方法可分為：判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等），聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等），探索性分析（主成分分析等）等。
機器學習方法可分為：歸納學習方法（決策樹、規(guī)則歸納等），基于范例學習，遺傳算法等。
神經(jīng)網(wǎng)絡方法可以分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡（BP算法等），自組織神經(jīng)網(wǎng)絡（自組織特征映射、競爭學習等）。
數(shù)據(jù)庫方法分為：多為數(shù)據(jù)分析和OLAP技術，此外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。 關聯(lián)規(guī)則
關聯(lián)規(guī)則反映一個事物與其它事物之間的相互依存性和關聯(lián)性，如果兩個事物或者多個事物之間存在一定的關聯(lián)關系，那么其中一個事物就能夠通過其他事物預測到。
（未完待續(xù)……）
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