㈠ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和
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㈡ 工作中如何进行数据分析---用数据来发现问题和机会
数据分析怎么做？做一份数据分析前必须明白数据分析遵循的原则，然后按照常规数据分析步骤进行。
1、数据分析遵循的原则：
① 数据分析为了验证假设的问题，提供必要的数据验证；
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：
① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法：
利用数据挖掘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、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。聚类分析的方法可以学习CPDA数据分析的课程。
④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤ 特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥ 变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦验证假设和结果的关系。数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。
㈢ 企业如何进行大数据分析
1、数据存储和管理
MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。
SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。
DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。
2、数据清理类
EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。
3、数据分析挖掘
豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。
4.数据可视化类
亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。
关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。