數據挖掘是從大量不完整，嘈雜，模棱兩可和隨機的實際應用數據中提取數據，這些數據隱藏在其中，人們尋找有用信息的過程。該定義包含多種含義：數據源必須真實，大而嘈雜； 發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識必須是可接受的，可理解的和適用的； 它不需要將發現分布在任何地方。所有準確的知識僅支持特定的發現問題。這里的知識通常是指規則，概念，法律和模式等。那么利用數據挖掘進行數據分析的常用方法有哪些？

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有哪些？

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。

　　5.特征

特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。

　　6.變化和偏差分析

偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。

　　7.Web頁挖掘

隨著Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，并根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

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