数据挖掘是从大量不完整，嘈杂，模棱两可和随机的实际应用数据中提取数据，这些数据隐藏在其中，人们寻找有用信息的过程。该定义包含多种含义：数据源必须真实，大而嘈杂； 发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识必须是可接受的，可理解的和适用的； 它不需要将发现分布在任何地方。所有准确的知识仅支持特定的发现问题。这里的知识通常是指规则，概念，法律和模式等。那么利用数据挖掘进行数据分析的常用方法有哪些？

大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

越来越多的应用涉及大数据，这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等都引发了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

 利用数据挖掘进行数据分析的常用方法有哪些？

利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

 1.分类

分类是找岀数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。

其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

 2.回归分析

回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征。

该方法可产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测及数据间的相关关系等。

它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

 3.聚类

聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别。

其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用于客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

 4.关联规则

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

即根据一个事务中某些项的出现可推导岀另一些项在同一事务中也会出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

 5.特征

特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

 6.变化和偏差分析

偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

 7.Web页挖掘

随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

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