决策树的建立过程是数据规则的生成过程,因此,这种方法实现了数据规则的可视化, 其输出结果容易理解, 精确度较好, 效率较高, 缺点是难于处理关系复杂的数据。常用的方法有分类及回归树法、双方自动交互探测法等。其中分类树主要用于数据记录的标记和归类,回归树主要用于估计目标变量的数值 [3]。关联规则第二种方法是关联规则。这种方法主要是用于事物数据库中,通常带有大量的数据,当今使用这种方法来削减搜索空间关联规则分析发现大量数据中项集之间有价值的关联或相关联系, 就是要建立形如X → Y 的蕴涵式, 其中X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent) 和后继(consequent)。关联规则一般应用在事物数据库中, 其中每个事物都由一个记录组成。这种事物数据库通常都包括极为庞大的数据,因此,当前的关联规则发现技巧正努力根据基于一定考虑的记录支持度来削减搜索空间。关联规则的常见算法有Apriori算法、基于划分的算法、FP-树频集算法等。典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。松江区新款数据分析标准
随着在深圳、北京、成都、沈阳试点后，项目数据分析师培训推广很快在上海、广州、西安、天津、南京、南宁、厦门等城市开展。信息产业部（现工业和信息化部）电子行业职业技能鉴定指导中心关于“项目数据分析师”的人才培养战略开始启动。其中，广州地区2004年就为全国培养了近200名项目数据分析师，时任广东项目数据分析师考培中心的王丹老师，在广州组建了全国个项目数据分析师沙龙。西安，陕西省注册会计师协会、注册资产评估师协会、注册税务师协会正式发文，在行业内大力推广项目数据分析师。青浦区系统数据分析24小时服务数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。
过程改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： [6]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； [6]②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； [6]③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； [6]④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； [6]⑤数据分析所需资源是否得到保障。
如模糊数学和其他理论融合形成了模糊人工神经网络、模糊遗传算法、模糊进化算法、模糊计算学习理论;演化计算和其他理论融合渗透形成了模糊演化算法、演化人工神经网络等。另一方面大数据的智能分析技术的发展还有赖于新型的数据存储和组织技术以及新的高效率的计算方法的支持。数据存储和组织技术应该采用的更好的分布式的数据存储策略, 并尽量提高数据的吞吐效率、降低故障率。如谷歌公司的GFS和Hadoop项目的HDFS是两个的分布式文件系统, 他们都采用比较新颖的策略。高效率的计算方法有分布式运算、数据流技术、新硬件技术等。它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。
父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。 [7]处理的过程被称之为提取、转移、加载或者称为ETL。上海好的数据分析图片
数据分析所需资源是否得到保障。松江区新款数据分析标准
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 [1]数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。松江区新款数据分析标准
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