¿Cuáles son los métodos de análisis de datos?

② Sólo a través del análisis de datos se puede profundizar en los problemas y descubrir las causas.

③ No se puede hacer análisis de datos simplemente sentándose allí haciendo análisis de datos.

2. Pasos: ① Encuesta e investigación: recopilar, analizar y extraer datos

② Análisis de gráficos: analizar y extraer los resultados y dibujarlos en gráficos; p>3.Métodos comúnmente utilizados: los métodos comúnmente utilizados para el análisis de datos mediante minería de datos incluyen clasificación, análisis de regresión, agrupamiento, análisis de reglas de asociación, análisis de características, análisis de cambios y desviaciones, minería de páginas web, etc. datos. ① Clasificación. La clasificación consiste en encontrar las mismas características de un grupo de objetos de datos en la base de datos y dividirlos en diferentes clases según el modelo de clasificación. El propósito es asignar los elementos de datos de la base de datos a una clase determinada a través del modelo de clasificación. Se puede aplicar a la clasificación de clientes, descripción de atributos y características del cliente, análisis de satisfacción del cliente, predicción de tendencias de compra de clientes, etc. Por ejemplo, un minorista de automóviles divide a los clientes en diferentes categorías según sus preferencias por los automóviles, de modo que los especialistas en marketing puedan enviar directamente folletos publicitarios de automóviles nuevos a los clientes con dichas preferencias, aumentando así considerablemente las oportunidades comerciales. Método de análisis de regresión. El método de análisis de regresión refleja las características temporales de los valores de los atributos en las bases de datos de transacciones, genera una función que asigna elementos de datos a variables predictivas de valor real y descubre dependencias entre variables o atributos. Sus principales temas de investigación incluyen las características de tendencia de las secuencias de datos. datos Predicción de secuencias y correlaciones entre datos. Se puede aplicar a todos los aspectos del marketing, como la adquisición de clientes, las actividades de retención y prevención de abandono, el análisis del ciclo de vida del producto, la previsión de tendencias de ventas y promociones específicas, etc. agrupamiento. El análisis de conglomerados consiste en dividir un conjunto de datos en varias categorías en función de similitudes y diferencias. El propósito es hacer que la similitud entre datos que pertenecen a la misma categoría sea lo más grande posible y la similitud entre datos de diferentes categorías lo más pequeña posible. Se puede aplicar a la clasificación de grupos de clientes, análisis de antecedentes de clientes, predicción de tendencias de compra de clientes, segmentación de mercado, etc. Reglas de asociación. Las reglas de asociación son reglas que describen las relaciones entre elementos de datos en la base de datos, es decir, en base a ciertos elementos que aparecen en una transacción, se puede deducir que otros elementos también aparecen en la misma transacción, es decir, las asociaciones ocultas o mutuas. relaciones entre datos. En la gestión de relaciones con los clientes, al extraer una gran cantidad de datos en la base de datos de clientes de una empresa, se pueden descubrir relaciones interesantes a partir de una gran cantidad de registros, se pueden encontrar factores clave que afectan los efectos del marketing y se puede proporcionar información para el posicionamiento del producto, fijación de precios, personalización del grupo de clientes, búsqueda de clientes, proporcionar una base de referencia para el apoyo a la toma de decisiones, como segmentación y retención, marketing y promoción, evaluación de riesgos de marketing y predicción de fraude. ⑤ Caracterización. La caracterización consiste en extraer ecuaciones características sobre los datos de un conjunto de datos en la base de datos para expresar las características generales del conjunto de datos. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden obtener una serie de razones y características principales que conducen a la pérdida de clientes mediante la extracción de características de los factores de pérdida de clientes y utilizar estas características para prevenir eficazmente la pérdida de clientes. (vi) Análisis de variaciones y desvíos. La desviación incluye una gran clase de conocimiento potencialmente interesante, como anomalías en la clasificación, excepciones a patrones, desviaciones de los valores observados de los valores esperados, etc. El propósito es encontrar diferencias significativas entre los valores observados y las cantidades de referencia. En la gestión de crisis corporativas y la alerta temprana, los gerentes están más interesados ​​en estas reglas inesperadas. La extracción de reglas inesperadas se puede aplicar al descubrimiento, análisis, identificación, evaluación y alerta temprana de diversa información anormal. (7) Minería web.