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1.分类和聚类数据建模到底是什么。
分类算法是最常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并根据分类规则将数据项分为不同的类别。聚类算法是根据相似性和差异将一组数据分为几类，使同一类数据之间的相似性尽可能大，不同类数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的是对数据项进行分类，但两者有明显的区别。分类是监督学习，即这些类别是已知的。通过培训和学习已知分类的数据，我们可以找到这些不同类别的特征，然后对未分类的数据进行分类。聚类是无监督的学习，不需要训练和学习数据。常见的分类算法包括决策树分类算法、贝叶斯分类算法等。K-means均值聚类等。
2、回归分析数据建模方法。
回归分析是确定两个或两个以上变量之间相互依赖的定量关系的统计分析方法。其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测和数据之间的关系。根据模型的自变量，回归算法可分为一元回归分析和多元回归分析；根据自变量与因变量之间的关系，可分为线性回归和非线性回归分析。
3、神经网络什么是数据分析建模。
神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上开发的模拟人脑信息处理机制的网络系统。它不仅具有一般的计算能力，而且具有思维、学习和记忆处理知识的能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入输出，具有很强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由四个阶段组成：数据准备、规则提取、规则应用和预测评估。在数据挖掘中，神经网络算法经常用于预测。
4、关联分析
关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中找到项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间关系的规则。例如，如果一个数据发生变化，另一个数据发生变化，两个数据项之间可能会有一些关联。相关分析是一种非常有用的数据挖掘模型，可以帮中企动力业输出大量有用的产品组合推荐、优惠推广组合，找到潜在客户，真正实施数据挖掘。市场营销大数据挖掘在**营销领域的应用可分为离线应用和在线应用两类。其中，离线应用程序主要是基于客户肖像的数据挖掘，开展不同目的的有针对性的营销活动，包括潜在客户挖掘、失去客户保留、制定精细的营销媒体等。在线应用程序是基于实时数据挖掘结果进行准确的广告推送和营销，包括DMP，DSP程序化购买等应用。
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