業(yè)務數據的分析四大方法(編輯修改稿)
2025-02-04 04:31 本頁面
【文章內容簡介】 。σ2= Σni =1(χi ?χ)2n￣計算均值 ,中位數 ,眾數 ,方差舉例Range namesSupplier1: A4:A14Supplier2: B4:B14來自 Otis4.xls相關分析?用于反映分析變量間的密切程度?相關系數度量的是兩個間隔尺度變量之間線性關聯關系的程度。?正的相關系數表示一個變量的較大值和另一個變量的較大值是聯系在一起的。而負的相關系數則表示一個變量的較大值和另一個變量的較小值之間具有的關聯關系。相關分析舉例來自 Expenses.xls相關分析舉例 –用于運動的支出與用于文化的支出的關系來自 Expenses.xls來自 Expenses.xls相關分析舉例 –收入與用于文化的支出的關系相關分析舉例 –相關系數與協方差來自 Expenses.xls數據分析的常用軟件168。MINITAB168。SPSS168。EXCELXLSTAT議程168。利用 EXCEL分析數據168。常用統(tǒng)計軟件168。數據挖掘168。常用統(tǒng)計方法 :– 描述統(tǒng)計– 假設檢驗– 方差分析– 回歸分析數據挖掘 (DataMining)168。什么是 DataMining?168。DataMining的應用168。DataMining算法包括 :– 預測 (Prediction)– 分類 (Classification)– 聯系 (Association)– 回歸 (Regression)什么是 DataMining?168。 通過采用自動或半自動的手段， 從大量數據中提取出可信、新 穎 、有效并能被人理解的信息的高 級處 理 過 程168。 按企 業(yè) 既定 業(yè)務 目 標 ， 對 大量的企 業(yè) 數據 進行探索和分析，揭示 隱 藏的、未知的或 驗證 已知的 規(guī) 律性，并 進 一步將其模型化的先 進 有效的方法168。 數據挖掘能夠幫助你選擇正確瞄準潛在目標，向現有的客戶提供額外的產品，識別那些準備離開的好客戶168。 發(fā)現最有價值的客戶數據挖掘的作用168。 使組合銷售更有效率數據挖掘的作用168。 留住那些最有價值的客戶數據挖掘的作用168。 用更小的成本發(fā)現欺詐現象數據挖掘的作用數據挖掘應用領域168。 電信 ：流失168。 銀行：聚類（細分） ,交叉銷售168。 百貨公司 /超市：購物籃分析 （關聯規(guī)則）168。 保險：細分，交叉銷售，流失（原因分析）168。 信用卡： 欺詐探測，細分168。 電子商務： 網站日志分析168。 稅務部門：偷漏稅行為探測168。 警察機關：犯罪行為分析168。 醫(yī)學： 醫(yī)療保健議程168。利用 EXCEL分析數據168。常用統(tǒng)計軟件168。數據挖掘168。常用統(tǒng)計方法 :– 描述統(tǒng)計–
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