数据挖掘分析报告模板2篇 .pdfVIP

数据挖掘分析报告(bàogào)模板2篇

导语：分析是一种比拟常用的文体。有市场分析报告、行业分

析报告、经济形势分析报告、社会(shèhuì)问题分析报告等等

一、提出(tíchū)问题

1、单位根本情况及相关(xiāngguān)业务流程介绍；

对于药店，储存(chǔcún)大量的常用药品是必不可少的工作，

随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，

在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后

的货源供应地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不

可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，

事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和工作，

简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQLSEVER导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到

想要的数据分析结果。

三、利用(lìyòng)数据挖掘技术解决问题

1、设计(shèjì)数据挖掘算法；

决策树；

数据(shùjù)关联；

神经元算法(suànfǎ)；

2、对挖掘结果(jiēguǒ)进行深入解释和分析

由此图可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的

原因，在药品相关的植物盛产区，进货比拟廉价。

此图可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购置需

求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广阔消

费者的需求。

此图可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者

欢送，方便以后进货。

四、

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据

挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的

思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒

性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可

能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术

是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术

可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相

关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否认

数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，

显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持

理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域表达出了极大地优

越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

①理解(lǐjiě)数据和数据的

②获取相关知识(zhīshi)与技术

③整合(zhěnɡhé)与检查数据

④去除错误或不一致(yīzhì)的数据。

⑤假设(jiǎshè)数据模型。

⑥实际数据挖掘工作（datamining）。

⑦测试和验证挖掘结果（testingandverfication）。

⑧解释和应用（interpretationanduse）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工

作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间

和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式

转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术

的分析之前，还有许多准备工作要完成。

一、前言

证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，较高的信息

化水平使其积累了大量的数据，既有企业内部的数据，如财务状

况、经营状况等，又有外部的客户账户信息、客户交易数据、股票

市场信息、上市公司信息等。其中，客户相关数据挖掘利用是券商

摆脱低层次的同质化竞争，走出差异化效劳优势的重要途径。本文

将重点分析证券行业在客户数据分析方面的应用情况，并尝试提出

初步建设方案。

二、行业(hángyè)应用现状

互联网企业为什么能介入金融？靠的不是它的技术，更是它的

数据。互联网企业充分利用其平台积累的大数据资源，将海量

(hǎiliàng)交易数据转化为金融商机，通过对大数据的深度挖掘实

现了精准的金融效劳。互联网金融风生水起的背后，大数据功不可

没。大