数据分析挖掘方法-数据分析挖掘方法包括

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析挖掘方法的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析挖掘方法的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据挖掘的分类及各种分析方法是怎样的？
2. 数据分析和数据挖掘有什么区别？
3. 在产品运营过程中，怎么利用数据分析去发现和挖掘用户变化或者新增的需求？
4. 数据分析（数据挖掘）有什么用？

数据挖掘的分类及各种分析方法是怎样的？

我做数据挖掘相关的工作很多了。简单来谈一下个人对这个问题的看法。有说的不对的地方，欢迎各位同行批评指正：

数据挖掘大概可以分成四类问题，问题不一样，对应的处理方法也不同

1.预测问题：建模数据***中有X和Y，Y是连续变量。通常用线性模型、随机森林、xgboost算法来解决。评估主要基于测试集上的均方误差或者相对误差。或者计算cross-validation的平均均方误差或者相对误差

2.分类为题：建模数据***中有X和Y，Y是类别变量。通常用logistic回归、cart、随机森林、xgboost来解决。评估主要基于测试***上的准确率和召回率或者计算cross-validation的平均准确率或召回率

3.聚类问题：建模数据***只有X，没有Y。需要把X里面的样本分成多个群组。一般***用K-MEANS算法。不过业界没有统一的评估标准

4.异常检测问题：建模数据***只有X，没有Y。需要把X数据里面的异常点找出来。这个相对而言比较麻烦。一般用Isolation Forest。业界似乎也没有统一的评价标注。

数据分析和数据挖掘有什么区别？

数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。

对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。

数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。

数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？

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在产品运营过程中，怎么利用数据分析去发现和挖掘用户变化或者新增的需求？

如何利用数据分析发现或挖掘用户变化或需求预测，可以按照以下几个方面进行：

1、数据***集；

1）确保用户数据量级足够大，数据类型足够丰富。

2）***集汇总数据时，确保数据时效性及真实性（效度，信度）都具备分析价值。数据的信度效度是数据分析最核心的价值。

3）在游戏系统平台中，有自主研发能力的，自建数据仓库可以自行设计配置数据抓取汇总功能；没有的，可以找第三方专业机构定制相关功能对接，或者直接使用第三方数据跟踪、抓取工具，来对接自己的网游平台进行数据收集；

2、数据分析工具选择

目前大多使用专业的数据分析挖掘工具：

一类侧重可视化应用层面：如Excel，GA，SPSS等分析型；

一类侧重业务逻辑架构层面：SAS、Python、R等挖掘型；

3.用户画像及需求挖掘。

1）分析：通过上诉方法及工具收集到的用户过往行为特征的一手数据，利用数据分析工具进行清洗及分析，同常***用多场景下，选择不同维度，进行用户综合画像，从而发现用户需求喜好特征。

2）挖掘：在已有数据分析结果基础上，依据用户类型需求增长或降低等呈现的数据趋势，，按照预想的需求目标，通过需求与产品功能的相关性和关联性等，重新建模，对用户未来需求行为特征进行未知性预测。

以上简单的阐述数据分析，在产品运营中的注意事项及使用工具及流程。

在现实操作过程中，数据分析根据不同的行业特点，产品功能 ，用户需求来进行精细化操作，而且动态性很强，即便是具体到某个产品都需要长时间的调整和测试。

欢迎有兴趣了解大数行业，或准备从事数据分析职业的童鞋，，到评论区共同探讨交流。

数据分析（数据挖掘）有什么用？

数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的

数据分析：是指运用合适的统计分析方法对***集来的规模巨大的数据进行分析，是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程；

数据挖掘：是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。

我们可以简单的理解为，一个是从广度上对数据的处理过程，一个是从深度上对数据的处理过程。

数据分析和数据挖掘两者是相辅相成的

一个可以通过大量数据的整理和解读来对企业的现状进行分析，并通过数据来反映目前企业管理的问题，并可将相应的问题原因进行深入追踪，最后确认相关的责任人，保证了数据的可追溯性，来***企业的整体管理和运营；而数据挖掘通过对企业隐藏价值数据的深耕，可以对企业未来发展导向，做出预判，为企业高层提供相应的参考支持；一个企业想要发展的更好，处理好当下企业发展中的问题是必要的，着眼于未来企业的发展是重要的，而数据分析和数据挖掘在企业中的实际运用，可以更好的支撑企业的运营管理，提供决策分析，帮助企业走的更高、更远。

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到此，以上就是小编对于数据分析挖掘方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析挖掘方法的4点解答对大家有用。