数据 分析和数据 挖掘有什么区别？数据 挖掘与传统的有什么区别分析方法数据 挖掘也译为数据挖掘，数据挖掘 。用数据 挖掘来进行数据 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差/，数据 挖掘有哪些实用的分析方法 。
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2、 数据 挖掘的方法有哪些?利用-3挖掘执行-3 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等等 。1.分类是在数据库中找出一组数据对象的共同特征并按照分类模式将其划分到不同的类中，目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。可应用于客户分类、客户属性与特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等 。例如，一家汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告宣传册邮寄给有这种偏好的客户，从而大大增加了商机 。
3、 数据 挖掘DM与联机 分析处理OLAP的区别数据挖掘在线分析处理(OLAP)一个常见的问题是，数据挖掘OLAP和OLAP有什么区别？如下所述，它们是完全不同的工具，基于它们的技术也大不相同 。OLAP是决策支持领域的一部分 。传统的查询和报告工具告诉你在数据 library中发生了什么，而OLAP进一步告诉你接下来会发生什么，如果我采取这样的措施会怎么样 。
【数据挖掘 链接分析,基于数据挖掘的电影票房分析】例如，如果a 分析老师想找出贷款违约的原因，他可能会做出一个低收入人群信用低的初始假设，然后用OLAP来验证他的假设 。如果这个假设没有得到证实，他可能会看看那些负债很高的账户 。如果没有，他可能不得不把收入和负债放在一起考虑，继续下去，直到找到想要的结果或者放弃 。换句话说，OLAP 分析老师建立了一系列假设 ， 然后通过OLAP来证实或推翻这些假设，最终得出自己的结论 。
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