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生活中有許多數(shù)據(jù)，那數(shù)據(jù)分析是做什么的呢？面對(duì)浩繁數(shù)據(jù)的時(shí)候，僅僅依靠人類(lèi)的大腦和雙手無(wú)法從這些龐大的數(shù)據(jù)中獲得寶貴的信息。即便可以，如果沒(méi)有任何科學(xué)依據(jù)。也不能從中找出有效信息。因此，融合了統(tǒng)計(jì)技術(shù)和IT技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘便應(yīng)運(yùn)而生。

起初，數(shù)據(jù)挖掘緊跟One to One或CRM(Customer RelationshipManagement)的潮流，主要用于分析顧客行為、開(kāi)發(fā)新客戶、預(yù)測(cè)新產(chǎn)品和庫(kù)存管理等，尤其被期待能夠應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域。因此，逐漸出現(xiàn)了把顧客數(shù)據(jù)和poS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)(Data Warehouse) (下圖)的方法：

通過(guò)搭配使用數(shù)據(jù)庫(kù)(Data warechouse)和數(shù)據(jù)挖掘，相關(guān)人員從市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域獲得了許多有效信息、知識(shí)、假設(shè)和課題。近年來(lái)，這種數(shù)據(jù)分析方法還被廣泛地應(yīng)用于財(cái)務(wù)、質(zhì)量管理、醫(yī)療、科學(xué)研究等眾多領(lǐng)域。

在進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，首先應(yīng)該做什么準(zhǔn)備?數(shù)據(jù)挖掘工具(道具)有S-PLUS、SAS、SPSS等各類(lèi)軟件和專(zhuān)業(yè)應(yīng)用軟件。在美國(guó)，把數(shù)據(jù)挖掘工具稱(chēng)為Siftware，大約有兩百多種。在這些眾多軟件中，既包含具有綜合性功能的軟件。還包含具備強(qiáng)大單一功能的軟件。例如，IBM的Intelligence Mining，SAS公司的EnterpriseMiner，SPSS公司的Clementine，數(shù)理系統(tǒng)股份公司的VMS(Visual Mining Studio)．都是具有綜合性功能的軟件，而SPSS公司的Answer Tree，則是采用決策樹(shù)預(yù)測(cè)理論的Siftware。

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