数据分析常见的十种方法
常用的数据分析方法
常用的数据分析方法数据分析是一种对数据进行解释和推断的过程，通过对数据的收集、清洗、转化、建模和评估，可以发现数据中的模式和关联，并从中得出结论和提出决策。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析、聚类分析、主成分分析和关联规则挖掘等，下面将对这些方法进行详细介绍。
1.描述统计描述统计是对数据进行总结和表达的方法，包括计数、平均值、中位数、标准差、方差、最小值、最大值、频率分布等指标。
通过描述统计，可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况，对数据进行初步的认识和分析。
2.推断统计推断统计是通过从样本中抽取数据来对总体进行推断的方法，包括假设检验和置信区间等技术。
通过推断统计，可以通过样本的分析结果来推断总体的特征和参数，对于缺乏完整数据的情况下，可以进行有效的分析。
3.回归分析回归分析是一种用来建立变量之间关系的方法，包括简单线性回归和多元线性回归等。
通过回归分析，可以了解自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释，对于探索变量之间的关系和预测未来趋势具有重要作用。
4.时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和分析的方法，包括平稳性检验、自相关性分析、滑动平均、指数平滑、季节性分解、ARIMA模型等技术。
通过时间序列分析，可以把时间因素考虑进去，对趋势、季节性和周期性进行建模和预测。
5.聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的方法，通过计算对象之间的相异性距离或相似度，将数据分成若干个组。
通过聚类分析，可以发现数据中的群组结构和模式，对于分类和个体归类具有重要作用。
6.主成分分析主成分分析是一种降维方法，通过将原始变量投影到新的低维度空间中，找到最能解释原始变量方差的主成分。
通过主成分分析，可以减少变量的数量，减少信息冗余和噪音，提取出数据中的主要信息。
7.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现不同变量之间的关联关系的方法，通过分析事物之间的关联规则，发现数据集中的频繁项集和关联规则。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行预处理，去除重复数据、缺失数据和异常值，以保证数据的准确性和完整性。
常见的数据清洗手段包括去重、填充缺失值和异常值处理等。
1. 去重：通过对数据进行去重操作，去除重复的数据，以避免在后续分析过程中对同一数据进行重复计算，提高数据分析效率。
2. 填充缺失值：对于存在缺失数据的情况，可以使用插值法、均值法等方法对缺失值进行填充，以保证数据的完整性。
3. 异常值处理：对于异常值，可以通过箱线图、Z-Score等方法进行检测和处理，以排除异常值对数据分析结果的干扰。
二、数据预处理数据预处理是指对清洗后的数据进行进一步的处理，以满足后续数据分析的需求。
常见的数据预处理手段包括数据变换、数据归一化和数据离散化等。
1. 数据变换：通过对数据进行变换，可以将非线性关系转化为线性关系，提高数据分析的准确性。
常见的数据变换方法包括对数变换、指数变换和平方根变换等。
2. 数据归一化：对于不同量纲的数据，可以使用数据归一化方法将其转化为统一的范围，以消除不同量纲对数据分析的影响。
常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化和Z-Score归一化等。
3. 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，可以简化数据分析过程，提高计算效率。
常见的数据离散化方法包括等宽离散化和等频离散化等。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，使数据更加直观、易于理解和分析的过程。
常见的数据可视化手段包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
1. 柱状图：用于展示不同类别或变量之间的数量关系，可以直观地比较各类别或变量的大小。
2. 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，可以观察到数据的趋势和周期性变化。
3. 散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以观察到变量之间的相关性和趋势。
4. 饼图：用于展示不同类别或变量在整体中的占比情况，可以直观地比较各类别或变量的重要性。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11—10 分类：数据分析评论(0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度.1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q—Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 （常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的.A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态,数据也是连续类型，但样本容量极小,如10以下;主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性.分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度.四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
数据分析所用的方法
数据分析所用的方法
数据分析涉及多种方法，下面是一些常见的数据分析方法：
1. 描述统计：用于描述数据的基本特征，包括均值、中位数、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法，深入了解数据集的特征，寻找潜在的模式和关系。
3. 相关性分析：用于确定变量之间的关系，可以使用相关系数或散点图。
4. 回归分析：用于建立一个数学模型，以解释一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
5. 时间序列分析：针对时间序列数据，分析趋势、季节性以及其他时间相关的特征。
6. 数据挖掘：用于探索大规模数据集中的模式和关系，可以使用机器学习算法。
7. 预测模型：建立基于历史数据的模型，用来预测未来事件或结果的可能性。
8. 假设检验：用于验证统计假设是否成立，比如两个群体之间的差异是否显著。
9. 分类与聚类：通过样本的特征，将数据点分组为不同的类别或簇。
10. 简单统计图表：如柱状图、折线图、饼图等用于可视化数据。
这只是一部分常见的数据分析方法，实际使用中还会根据具体问题和数据性质选择适当的方法。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要通过对数据的描述性指标进行分析，例如平均数、中位数、标准差等，来揭示数据的一般特征。
描述统计分析可以帮助我们对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行直观的了解。
2. 相关分析。
相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关程度。
相关分析可以帮助我们发现变量之间的内在联系，对于了解变量之间的影响关系非常有帮助。
3. 回归分析。
回归分析是一种用来研究变量之间因果关系的方法，它可以帮助我们建立变量之间的数学模型，从而预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
回归分析在实际应用中非常广泛，可以用来预测销售额、市场需求等。
4. 方差分析。
方差分析是一种用来比较多个样本均值是否相等的方法，它可以帮助我们判断不同因素对于结果的影响是否显著。
方差分析在实验设计和质量控制中有着重要的应用，可以帮助我们找出影响结果的关键因素。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种用来将数据样本划分为若干个类别的方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律。
聚类分析在市场细分、客户分类等领域有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解不同群体的特征和需求。
6. 因子分析。
因子分析是一种用来研究变量之间的潜在结构和关系的方法，它可以帮助我们发现变量之间的共性因素和特点。
因子分析在市场调研和心理学领域有着重要的应用，可以帮助我们理解变量之间的内在联系。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们发现数据随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析在经济预测、股票走势预测等领域有着广泛的应用，可以帮助我们做出未来的预测和规划。
8. 生存分析。
生存分析是一种用来研究个体生存时间和生存概率的方法，它可以帮助我们了解个体生存的规律和影响因素。
生存分析在医学研究和风险评估中有着重要的应用，可以帮助我们预测个体的生存时间和风险。
9种常见数据分析方法
9种常见数据分析方法数据分析是一种基于统计方法和数理模型的研究方法，旨在揭示数据背后的模式和规律，以供做出决策和推动业务发展。
在数据分析领域中，有许多常见的方法和技术可用于帮助分析师判断和解读数据。
下面将介绍9种常见的数据分析方法。
1.描述性统计分析：描述性统计分析是数据分析的基础，旨在对数据进行汇总、整理和描述。
常见的描述性统计方法包括数据的中心趋势测量（如平均值、中位数、众数）、数据的离散程度测量（如标准差、方差）、数据的分布和形状的描述（如直方图、箱线图）等。
2. 相关性分析：相互关联分析是用来确定两个或多个变量之间的关系强度和方向的方法。
通过计算相关系数和绘制散点图，可以帮助分析师了解变量之间的关系。
常见的相关性分析方法包括Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量（或预测变量）与因变量之间的关系。
它可以帮助分析师预测未来的结果，并分析不同因素对结果的影响程度。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
4.时间序列分析：时间序列分析是一种用于预测未来趋势的方法，适用于具有时间顺序和随时间变化的数据。
它可以帮助分析师识别数据中的周期性、趋势和季节性。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
5.因子分析：因子分析用于确定多个变量之间的隐藏因子，并将这些隐藏因子转化为更少的综合因子。
它可以帮助分析师减少变量的数量，并了解变量之间的关系。
常见的因子分析方法包括主成分分析等。
6. 聚类分析：聚类分析是一种将数据分为类别或群组的方法，旨在发现数据中的相似性和异质性。
它可以帮助分析师了解不同群组之间的差异，以及在同一群组内的相似性。
常见的聚类分析方法包括K-means聚类、层次聚类等。
7. 频繁模式挖掘：频繁模式挖掘用于发现数据中频繁出现的模式，以了解数据中的关联规则。
它可以帮助分析师发现潜在的关联和关联之间的强度。
数据分析的常用方法
数据分析的常用方法1.描述统计分析：包括计算数据的中心趋势（比如均值、中位数）、离散程度（比如方差、标准差）和分布形状（比如偏度、峰度）等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图表进行数据可视化。
2.相关分析：通过计算变量之间的相关系数（比如Pearson相关系数、Spearman相关系数）来衡量它们之间的线性关系，并绘制散点图进行可视化。
3.回归分析：用于评估一个或多个自变量对于因变量的影响程度。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
4.时间序列分析：用于处理按时间顺序排列的数据，分析其趋势、季节性和周期性等特征。
常见的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
5.聚类分析：将数据分成不同的群组，使得组内的数据相似度高，而组间的相似度低。
常用的聚类算法有K-means聚类、层次聚类等。
6.分类与预测分析：基于已知的数据和样本，通过训练模型来预测未知数据的类别或数值。
常见的分类与预测算法包括决策树、随机森林、支持向量机等。
7.因子分析：用于确定一组观测变量中隐含的共同因素，并简化数据集。
常用的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
8.假设检验：用于对统计推断进行验证，以确定分析结果是否具有显著性差异。
常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
9.数据挖掘：通过应用机器学习、统计学和数据库技术等方法来自动发现数据中的模式和规律。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
10.文本分析：针对大量文本数据进行分析，提取其中的关键词、主题等信息，常用的文本分析方法有词频统计、情感分析、主题模型等。
常用数据分析方法
常用数据分析方法数据分析是指通过对数据的收集、整理、分析和解释，以揭示其中隐藏的信息和规律，从而为商业决策和问题解决提供支持和指导。
在实际应用中，我们可以采用各种数据分析方法来处理数据并获得有意义的结果。
下面介绍一些常用的数据分析方法。
1.描述性统计：描述性统计是在数据收集和整理后，对数据进行整体性描述的方法。
它包括平均值、中位数、众数、方差、标准差等统计指标的计算，以及频率分布表、直方图、箱线图等图表的绘制。
2.相关分析：相关分析用于研究变量之间的关系，包括线性相关分析和非线性相关分析。
线性相关分析旨在确定两个变量之间是否存在线性关系，可以通过计算皮尔逊相关系数来衡量相关性的强度和方向。
非线性相关分析则更适用于非线性关系的研究，如用斯皮尔曼相关系数来度量顺序变量之间的关系。
3.回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并通过回归方程来预测因变量的值。
线性回归分析是最常用的回归分析方法，它通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。
此外，还有非线性回归、多元回归、逻辑回归等不同类型的回归分析方法。
4.预测分析：预测分析用于预测未来的趋势和结果。
这个方法主要包括时间序列分析和回归分析。
时间序列分析适用于时间上有序的数据，它通过拟合一个数学模型，预测未来的数值。
回归分析则通过建立回归方程，通过自变量的值来预测因变量的结果。
5. 聚类分析：聚类分析用于将相似的数据点分组到同一个簇中，同时将不同簇之间的差距最大化。
聚类分析的目标是在不使用任何先验信息的情况下，找到数据的内在结构。
常用的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
6.因子分析：因子分析是一种用于降维的方法，它将一组相关的变量转化为一组无关的因子。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并减少变量的数量，提高模型的可解释性。
主成分分析是一种常用的因子分析方法。
7.假设检验：假设检验用于对样本数据进行统计推断，判断样本结果与总体特征是否有显著差异。
常用数据分析方法及七大手法
常用数据分析方法及七大手法引言在当今大数据时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，可以帮助企业发现问题、洞察市场趋势、优化业务流程等。
本文将介绍一些常用的数据分析方法和七大手法，帮助读者更好地理解数据分析的基本流程和技巧。
常用的数据分析方法描述统计分析描述统计分析是对数据进行初步的整理和总结，主要包括以下几个方面：•中心趋势：通过求解平均值、中位数和众数来描述数据的集中趋势。
•离散程度：通过方差、标准差和四分位差来度量数据的离散程度。
•分布形状：通过直方图、箱线图和正态概率图等来描述数据的分布形状。
探索性数据分析探索性数据分析是通过可视化手段对数据进行探索，寻找数据中的模式、规律和异常值。
常用的探索性数据分析方法包括：•散点图：用于显示两个变量之间的关系，可以判断是否存在线性关系或其他关系模式。
•直方图：用于显示变量的分布情况，有助于观察数据的集中趋势和离散程度。
•箱线图：用于显示变量的分布情况和异常值的存在，有助于观察数据的中位数、四分位差等。
假设检验假设检验是用统计方法来验证关于总体或总体参数的假设。
常用的假设检验方法包括：•t检验：用于检验两个样本之间是否有显著差异。
•方差分析：用于检验多个样本之间是否有显著差异。
•卡方检验：用于检验观察频数与理论频数之间的差异，适用于分类变量。
回归分析是用于建立变量之间的数学模型，并通过这些模型来预测或解释因变量的变化。
常用的回归分析方法包括：•线性回归：用于建立线性关系模型，通过拟合直线来预测因变量。
•逻辑回归：用于建立线性关系模型，并将结果转化为概率来预测分类变量。
•多元回归：用于建立多个自变量与因变量之间的关系模型。
七大数据分析手法数据分析手法是在具体分析实践中应用的技巧和方法，常用的七大数据分析手法如下：SWOT分析SWOT分析是一种常用的企业战略分析工具，通过评估企业的优势、劣势、机会和威胁来帮助企业确定战略方向和目标。
论文中的数据分析方法和结果解读的技巧
论文中的数据分析方法和结果解读的技巧在科研领域中，数据分析是非常重要的一环。
正确选择和运用数据分析方法以及准确解读结果是确保科研项目的可靠性和有效性的关键。
本文将介绍一些常用的数据分析方法和结果解读的技巧。
一、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是最常用的数据分析方法之一。
它通过计算各种指标，如平均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和离散程度。
对于定量数据，可以使用频数分布表或直方图来展示数据的分布情况。
2. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的线性相关关系的强度和方向。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，具体选择哪种相关系数要根据变量的性质和分布选择。
3. t检验和方差分析t检验用于比较两个样本的均值是否有差异，而方差分析则用于比较多个样本的均值是否有差异。
它们都是用于检验平均值差异的常见方法，可应用于不同实验设计和研究对象的数据比较。
4. 回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
线性回归是最常见的回归方法之一，通过求解最小二乘法估计回归方程中的参数，从而得到回归模型。
此外，还有非线性回归、逻辑回归等不同类型的回归分析方法，可根据需要选择合适的方法。
二、结果解读的技巧1. 结果的清晰呈现在结果解读中，首先要确保结果的呈现清晰明了。
可以通过图表、表格等形式将结果展示出来，同时可以加入适当的标注和注释，帮助读者更好地理解结果。
2. 结果与研究问题的联系在解读结果时，要紧密联系研究问题来进行分析。
解释结果时要明确地回答研究问题，同时还要展示结果与现有理论或研究领域的关联，以便读者更好地理解结果的意义和影响。
3. 结果的可信度评估除了呈现结果外，还要对结果的可信度进行评估。
可以通过制定实验设计、控制变量等方法来提高结果的可靠性，并通过显著性检验等统计方法来评估结果的显著性。
4. 结果的限制和推广性在解读结果时，要清楚地指出结果的限制和推广性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘最常见的十种方法
摘要: 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，
这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种
算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasonin...
下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，
这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的
一种算法就能独步天下）
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一
些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数
（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案
例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据，这
些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关
于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好
的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。
其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预 测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由
顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想
（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零
售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品
项中选择出真正有用的品项出来。
（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。
（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递
增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：
（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。
（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。
（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。
（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的
判断依据。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一
连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一
个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一
个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树
型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳
的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类
似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这
个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。
基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神
经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这
个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用
到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展
出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。
例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好
为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有
利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，
使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图
形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目
标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。
若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机
器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做
预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）
时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群
体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多
个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
（1） 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线
性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。
（2） 检定各组的重心是否有差异。
（3） 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
（4） 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗
吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与
因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增
加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与
1之间。