统计或定量分析来解释特

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还可以通过场景进行游戏并展示替代的行动方案如果我们转动这个或那个螺丝会发生什么为了改进公司的规划流程业务分析使用各种分析工具。以下是业务分析最重要的应用包括方法测试或多变量测试以验证决策。 定结果发生的原因。发现数据中的新模式和联系数据挖掘。例如与相比这种分析技术是归纳性的这意味着它在没有任何事先假设的情况下寻找数据集中的异常或模式解释它们并创建自己的假设。

预测未来结果即预测分析。因此预测分析是业务分析的一个子学科。它从或报告停止的地方开始。预测分析不只是分析现有情况而是尝试使用数据模型来 WhatsApp 号码数据 预测未来可能发生的事件。与数据挖掘有着密切的联系。据挖掘与预测分析紧密联系数据挖掘和预测分析通常作为同义词使用。事实上数据挖掘方法和工具在预测分析解决方案中发挥着至关重要的作用。但预测分析超越了数据挖掘还使用其他方法例如机器学习博弈论元素或模拟方法。





预测分析还使用文本挖掘基于算法的分析方法从非结构化文本数据文章博客推文内容等中找出结构。什么是数据挖掘数据挖掘试图使用复杂的统计和数学方法或算法来识别大量数据中隐藏的模式趋势和联系。经典数据挖掘方法的示例包括聚类这是关于分割数据并形成不同的组例如根据收入水平的客户分类组类已在此处指定。数据元素会自动分配给不同的类别例如高周转率和低周转率分支。分类还包括决策树分析。