在大數據概念不斷提出的今天，加強大數據挖掘的及進行數據分析，最后為企業所應用已成為大勢所趨。因此企業想要分析更多的有價值的數據，就需要挖掘海量的數據，但是挖掘數據，往往需要一定的挖掘技術。那么大數據分析及挖掘技術是什么？數據挖掘是從大量不完整，嘈雜，模糊和隨機的數據中提取潛在有用的信息和知識的過程。

　　大數據分析及挖掘技術是什么？

大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。

越來越多的應用涉及大數據，這些大數據的屬性，包括數量、速度、多樣性等都引發了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

利用數據挖掘進行數據分析的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

　　1.分類

分類是找岀數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類。

其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。

　　2.回歸分析

回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征。

該方法可產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測及數據間的相關關系等。

它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

　　3.聚類

聚類是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別。

其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用于客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

　　4.關聯規則

關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規則。

即根據一個事務中某些項的出現可推導岀另一些項在同一事務中也會出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

在客戶關系管理中，通過對企業的客戶數據庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

以上就是關于大數據分析及挖掘技術是什么的全部內容介紹，想了解更多關于大數據分析的信息，請繼續關注中培偉業。