数据挖掘十种常用分析方法详解

本文档深入探讨了两种常见的数据挖掘分析方法，即基于历史的MBR（Memory-Based Reasoning，记忆基础推理）和购物篮分析（Market Basket Analysis），以帮助读者理解并应用它们在实际场景中的价值。 首先，基于历史的MBR是一种通过比较已知案例来预测未知属性的方法。它依赖于距离函数来确定相似案例，结合函数则整合这些相似案例的属性，形成对未来情况的预测。这种技术的优势在于其适应性强，能够处理非结构化数据，且具有自我学习能力，有助于预测客户行为、医疗决策和反应分类等。然而，MBR的缺点在于对历史数据量的需求较高，处理过程可能耗时，并且找到最优的距离和结合函数可能是个挑战。 其次，购物篮分析关注的是商品之间的关联性，常用于零售业中发现消费者购买模式和产品组合。它通过对大量交易数据进行分析，构建共发生矩阵，揭示出哪些商品经常一起被购买，帮助企业优化商品摆放策略、设计促销活动或套餐。在这个过程中，关键步骤包括选择有价值的商品、挖掘关联规则并解决数据量大导致的计算效率问题。购物篮分析的应用领域广泛，包括商品推荐系统、营销策略制定等。 这两种数据挖掘方法在实际商业环境中扮演着重要的角色，能够帮助企业洞察消费者行为、提升销售效率并制定有针对性的营销计划。掌握和运用这些方法，对于数据分析师和IT专业人士来说，无疑能增强他们的数据处理能力和业务洞察能力。