業(yè)務數(shù)據(jù)的分析方法(編輯修改稿)
2025-02-04 05:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。σ2= Σni =1(χi ?χ)2n￣計算均值 ,中位數(shù) ,眾數(shù) ,方差舉例Range namesSupplier1: A4:A14Supplier2: B4:B14來自 Otis4.xls相關(guān)分析?用于反映分析變量間的密切程度?相關(guān)系數(shù)度量的是兩個間隔尺度變量之間線性關(guān)聯(lián)關(guān)系的程度。?正的相關(guān)系數(shù)表示一個變量的較大值和另一個變量的較大值是聯(lián)系在一起的。而負的相關(guān)系數(shù)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(guān)聯(lián)關(guān)系。相關(guān)分析舉例來自 Expenses.xls相關(guān)分析舉例 –用于運動的支出與用于文化的支出的關(guān)系來自 Expenses.xls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168。MINITAB168。SPSS168。EXCELXLSTAT議程168。利用 EXCEL分析數(shù)據(jù)168。常用統(tǒng)計軟件168。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)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(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處理過程168。 按企業(yè)既定業(yè)務目標，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘能夠幫助你選擇正確瞄準潛在目標，向現(xiàn)有的客戶提供額外的產(chǎn)品，識別那些準備離開的好客戶168。 發(fā)現(xiàn)最有價值的客戶數(shù)據(jù)挖掘的作用168。 使組合銷售更有效率數(shù)據(jù)挖掘的作用168。 留住那些最有價值的客戶數(shù)據(jù)挖掘的作用168。 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(guān)聯(lián)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(wǎng)站日志分析168。 稅務部門：偷漏稅行為探測168。 警察機關(guān)：犯罪行為分析168。 醫(yī)學： 醫(yī)療保健議程168。利用 EXCEL分析數(shù)據(jù)168。常用統(tǒng)計軟件168。數(shù)據(jù)挖掘1
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