数据质量(Data Quality)有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程,并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。
数据处理(Data Processing)g)数据处理是指根据数据分析的目的,将收集到的数据进行加工、整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。
数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。
数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。
对比分析(Comparative analysis)在非常大的数据集中进行模式匹配时,进行一步步的对比和计算过程得到分析结果。
聚类分析(Clustering analysis)它是将相似的对象聚合在一起,每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。
分类分析(Classification analysis)从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。
商业智能(Business Intelligence)分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。
生存分析(Survival Analysis)估测一名顾客继续使用某业务的时间,或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存,并引入合适的忠诚度政策。
购物篮分析(Market Basket Analysis)识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合,例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品,为陈列商品的决策提供依据等。