数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步骤： [6]1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 [6]2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 [6]3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。每两个节点间的连接都一个对于通过该连接信号的加权值, 称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。普陀区系统数据分析措施
图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常，而且是极为重要的。虹口区好的数据分析现价用模糊(Fuzzy sets)数学理论来进行智能数据分析。现实世界中客观事物之间通常具有某种不确定性。
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。人工神经网络具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性等特点, 它的优点有三个方面: ,具有自学习功能。第二, 具有联想存储功能。第三,具有高速寻找优化解的能力。 [5]混沌分型理论第六种方法是混沌和分形理论。这两种理论主要是用来对自然社会中存在的现象进行解释, 一般用来进行智能认知研究, 还能应用于自动控制等众多领域中。 混沌（Chaos）和分形（Fractal）理论是非线性科学中的两个重要概念, 研究非线性系统内部的确定性与随机性之间的关系。混沌描述的是非线性动力系统具有的一种不稳定且轨迹局限于有限区域但重复的运动, 分形解释的是那些表面看上去杂乱无章、变幻莫测而实质上潜在有某种内在规律性的对象,因此,二者可以用来解释自然界以及社会科学中存在的许多普遍现象。其理论方法可以作为智能认知研究、图形图像处理、自动控制以及经济管理等诸多领域应用的基础。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 [7]2、Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能转变为信息"金矿"，为人类造福。 [1]历史智能数据分析方法研究已经有数十年的历史，研究人员将人工神经网络、贝叶斯网络、决策树、遗传算法，基于范例的推理法、归纳逻辑编程法等智能数据分析方法应用到具体工作中。先后取得了很大的突决了许多疑难问题。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。普陀区系统数据分析措施
只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。普陀区系统数据分析措施
第三种方法是粗糙集。够更好的支持大数据这种数据分析方法能够对数据进行主观评价, 只要通过观测数据, 就可以冗余的信息。 [4]粗糙集智能数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一, 是一种基于规则的数据分析的方法。其思想主要来自统计学和机器学习, 但并不是这两种工具随意的应用,它以粗糙集理论为基础,以数据表所表示的信息系统为载体, 通过分析给定数据集的性质、粗糙分类、决策规则的确定性以及覆盖度因子等过程,从中获取隐含的、潜在有用的知识。用粗糙集理论进行数据分析主要有以下优势: 它无需提供对知识或数据的主观评价, 根据观测数据就能达到删除冗余信息;非常适合并行计算、提供结果的直接解释。普陀区系统数据分析措施
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