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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析方法(專業(yè)版)

2025-07-06 08:40上一頁面

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【正文】相關(guān)分析舉例來自 Expenses. xls 相關(guān)分析舉例 – 用于運(yùn)動(dòng)的支出與用于文化的支出的關(guān)系負(fù)相關(guān)散點(diǎn)圖$0$200$400$600$800$1,000$1,200$1,400$1,600$1,800$0 $500 $1,000 $1,500 $2,000運(yùn)動(dòng)文化來自 Expenses. xls 正相關(guān)散點(diǎn)圖$0$10,000$20,000$30,000$40,000$50,000$60,000$70,000$80,000$90,000$0 $500 $1,000 $1,500 $2,000文化工資來自 Expenses. xls 相關(guān)分析舉例 – 收入與用于文化的支出的關(guān)系相關(guān)分析舉例 – 相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差來自 Expenses. xls 數(shù)據(jù)分析的常用軟件 ?MINITAB ?SPSS ?EXCELXLSTAT 議程 ?利用 EXCEL分析數(shù)據(jù) ?常用統(tǒng)計(jì)軟件 ?數(shù)據(jù)挖掘 ?常用統(tǒng)計(jì)方法 : – 描述統(tǒng)計(jì) – 假設(shè)檢驗(yàn) – 方差分析 – 回歸分析數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining) ?什么是 Data Mining? ?Data Mining的應(yīng)用 ?Data Mining 算法包括 : – 預(yù)測(cè) (Prediction) – 分類 (Classification) – 聯(lián)系 (Association) – 回歸 (Regression) 什么是 Data Mining? ? 通過采用自動(dòng)或半自動(dòng)的手段，從大量數(shù)據(jù)中提取出可信、新穎、有效并能被人理解的信息的高級(jí)處理過程 ? 按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法 ? 數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助你選擇正確瞄準(zhǔn)潛在目標(biāo)，向現(xiàn)有的客戶提供額外的產(chǎn)品，識(shí)別那些準(zhǔn)備離開的好客戶 ? 發(fā)現(xiàn)最有價(jià)值的客戶數(shù)據(jù)挖掘的作用 ? 使組合銷售更有效率數(shù)據(jù)挖掘的作用 ? 留住那些最有價(jià)值的客戶數(shù)據(jù)挖掘的作用 ? 用更小的成本發(fā)現(xiàn)欺詐現(xiàn)象數(shù)據(jù)挖掘的作用數(shù)據(jù)挖

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