市场调研、预测与数据分析.ppt

主要内容  MINITAB SPSS EXCEL-XLSTAT SAS 其他 根据07年年末各系统店数规划，其预测销售额如下： 利用EXCEL分析数据——统计分析举例（相关性分析举例） 相关系数与协方差 数据分析的常用软件 数据挖掘 什么叫数据挖掘（Data Mining） 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(internet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(Knowledge Discovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 采用自动或半自动的手段，从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的信息的高级处理过程反映分析变量间的密切程度 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法 数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标，向现有的客户提供额外的产品，识别那些准备离开的好客户 什么叫数据挖掘（Data Mining） 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。??? 1. 关联分析(association analysis) ??? 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 ? 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。? 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。? 4. 预测(predication) ??? 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。? 5. 时序模式(time-series pattern) ??? 时序模式是指通过时间序列有哪些信誉好的足球投注网站出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。　　 6. 偏差分析(deviation) ??? 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。 ? 什么叫数据挖掘（Data Mining） 数据挖掘的作用 发现最有价值的客户 数据挖掘的作用 使组合销售更有效率 数据挖掘的作用 留住那些最有价值的客户 数据挖掘的作用 用更小的成本发现欺诈现象 常用的统计方法简介 假设检验就是根据样本的信息来判断总体分布是否具有指定的特征。 ??? 基于成对数据的t检验 有时为了比较两种产品、两种仪器、两种方法等的差异，常在相同的条件下作对比试验，得到一批成对的观察值，然后分析观察数据作出推断。这种方法被称为逐对比较法。在假设检验中利用t统计量进行检验，因而称为基于成对数据的t检验或成对观测值t检验。