数据挖掘
一、数据挖掘分析
1.数据挖掘分析是什么？
技术层面：探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程。
商业层面：为公司带来决策性作用。
2.数据挖掘与分析的功能
- 自动预测趋势和行为
- 关联分析
- 聚类
- 概念描述
- 偏差检测
3.数据挖掘与分析目的
提供有用的信息并形成分析结论
4.对数据进行进一步分析
- 探索性数据分析
- 模型选定
- 推断结论
二、数据挖掘方法
1.水平比较分析（同一人每学期成绩作对比）
● 指标比较（发展的好坏），包括定基动态比率、环比动态比率。
定基动态比率：指定一个月份，用别的月跟这个月份比较。
环比动态比率：没一期的动态比。
● 报表比较，（财务上，决策上），包括相对值分析与绝对值分析。
●项目比较
2.趋势分析法（预测），用趋势线表示。
●横向分析（公司自己每一个阶段比较）
●纵向分析（公司跟别的公司）
●标准分析
●综合分析
3.定标比超法（与定的目标比较）
比超重点分：产品定标比超、过程、管理与战略。
4.波士顿矩阵法，包括明星业务（企业主打）、金牛业务（平稳）、幼童业务（金钱支持）与瘦狗业务（放弃）。
产投差=销量增幅-产能增幅
三、数据挖掘发展趋势
网络化、决策、集成、智能。
情报信息管理功能：市场预警，环境监控，竞争分析，策略制定，信息跟踪，信息安全。
信息情报系统设置考虑的关键KPI指标系统
资本性KPI，效益类KPI，竞争力KPI。
来源：CSDN
作者：weixin_45957126
链接：https://blog.csdn.net/weixin_45957126/article/details/103493528