深圳市场调查：调查问卷的数据分析-上书房信息咨询(完整版)实用资料

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深圳市场调查：调查问卷的数据分析-上书房信息咨询（完整版）实用资料(可以直接使用，可编辑完整版实用资料，欢迎下载）深圳市场调查:调查问卷的数据分析1、数据初步处理虽然现有很多调查网站支持数据分析,快速的生成各种图表,有的还能直接生成一份报告,但我还是建议从数据的明细入手,根据一些指标删除部分不合理的数据再进行分析。可供参考的指标,填答时长,IP,用户基本信息,调查表内的控制题目等。填答时长填答时长是个比较常用的筛选指标,但是由于问卷内容彼此差异较大,制定筛选的标准似乎难以统一,有的是通过作图(spss箱形图,也可以通过修剪平均数的做法(例如去掉头尾5%的部分。IP目前很多调查表网站可以收集IP地址,这也是有奖调查活动中了解用户是否重复参与的一个途径,当然不排除动态IP或者网吧填写的可能,所以使用要慎重。在设计网站时就控制一台电脑/一个IP只能填答一次。用户基本信息有些调查中会搜集用户的基本信息,如网站账号或等,这些指标也可以用于判断是否重复参与答题。调查表内的控制题目这个主要通过题目之间的前后逻辑进行判断,举个例子,如用户在“xx满意度”题目中满意度给分很高,但是在随后“对xx的评价”中评价很低的话,那么答卷质量就可能存在问题,想要通过题目控制调查表质量需要在设计调查表时就进行深入的思考和准备。当然,筛选标准不限于以上几种,具体的要依照调查表自身特点,不妨多个筛选指标组合使用。2、统计分析方法调查表结果分析所使用的方法往往是和调查表的设计有关,比如“您是否愿意推荐xx”,如果选项设置为“是/否”就得到一个二分变量,而设置成里克特量表形式就可以得到推荐意愿度的数值,相应的统计分析方法也会有所不同。除了统计分析每一题目的答复情况,对一些题目进行交叉分析,相关分析,或差异检验也可以帮我们更多了解数据背后的信息。调查表的结构也会影响统计方法的使用,特别是需要进行深入统计分析,探明各个指标之间关系的时候。如我曾调查过用户对商城信任度的评价,经过资料搜集,编制了服务,产品,,网站设计,付款安全性等几个指标的题目,收集数据后对这些指标进行了因素分析(采用了主成分分析法,kmo和巴勒特球形检验都显示适合因素分析,结果显示提取出了一个因素,解释变异78%,是否就可以表明商城的信任度就是由调查表中的那些指标组成呢,是否就得到了信任度模型呢?答案是否定的,以上仅仅是建立模型的探索性因素分析部分,如果真的需要建立信任度模型还需要验证性因素分析部分(结构方程模型,可以用AMOS实现。如果需要采用调查表的方法建立模型,仅仅使用因素分析进行降维是不够的,降维和建立模型还差的很远。模型是否成立就与当初设计调查表时思考深度和实际工作需要有关。另外,目前本人对一些开放性的意见/建议类题目的分析还没有很有效的方法,只能逐条查看,将涉及到的问题分类汇总,但是这样比较耗时,待改进。关于多选题的分析方法,已经有文章进行了深入分析,有兴趣可以查看调研问卷中多选题的分析方法探讨3、形成分析报告分析报告往往是呈现给业务部门的同事看的,所以最好是以更直观的方式呈现,采用有说服力的图表,轻分析过程,着重结论和意见建议部分,最好能点出每条结论对应的相关业务部门,在指出问题的时候也尽量给出建议。摘要:本文简述了数据挖掘技术的基本概念、产生和发展的基础以及在现实生活中所发挥的巨大作用。同时还就数据挖掘技术在全国广播监测网的应用做了初步的探索和尝试。关键词:数据挖掘广播电视监测决策支持0引言随着广播电视监测网建设规模的不断扩大和运行时间的不断增加,广播电视监测网数据库积累的各种监测数据也越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的知识和信息,而目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。如何运用数据挖掘这一新兴技术从大量的监测数据中发现有意义和有价值的知识,并根据这些知识来指导我们日常的监测工作和维护工作,使我们的工作更有效率,成为广播电视监测领域里一个值得探索和研究的课题。1数据挖掘技术简介1.1数据挖掘技术的基本概念数据挖掘(DataMining就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要能够易于被用户理解,最好能用自然语言表达;并不要求发现放应用探索◎杨京国家广电总局监测数据处理中心之四海皆准的知识,换句话说发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件,面向特定领域的。下面再简单解释一下知识的基本概念。从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉。而原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于决策支持和过程控制等。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。数据挖掘所发现的知识最常见的有以下四类:1.广义知识(Generalization:广义知识指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识,反映同类事物共同性质,是对数据的概括、精炼和抽象。关联知识(Association:它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。2.分类知识(Classification&Clustering:它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。3.预测型知识(Prediction:根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。4.偏差型知识(Deviation:此外,数据挖掘还可以发现其他类型的知识,如偏差型知识,它是对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象,如标准类外的特例,数据聚类外的离群值等。1.2数据挖掘技术的基础数据挖掘技术的三大基础技术包括计算机硬件技术、大规模数据库技术和数据挖掘算法。在过去数十年里,计算机硬件技术得到了迅猛的发展,包括单个CPU的处理能力大幅提升、内存和磁盘存储器价格的显著降低、支持多个CPU的并行处理结构的巨大进步等。大型关系型数据库及数据库管理系统在各行各业的广泛应用、最近10年来数据挖掘算法的不断发展、成熟和稳定。数据挖掘是利用了人工智能和统计分析这两种技术致力于模式发现和预测。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反,它是统计分析技术的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强,我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果,如神经元网络和决策树,在足够多的数据和计算能力下,它们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值的功能。数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序,它把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题。1.3数据挖掘和数据仓库之间的关系数据挖掘与数据仓库的发展有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是,数据仓库并不是数据挖掘的先决条件,因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多,如果数据在导入数据仓库时已经清理过,那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了,而且所有的数据不一致的问题都已经被你解决了(图1。数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上的子集,而不一定非得是物理上单独的数据库。但如果你的数据仓库的计算资源已经很紧张,那你最好还是建立一个单独的数据挖掘库。当然为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库,数据仓库不是必需的。建立一个巨大的数据仓库,把各个不同源的数据统一在一起,解决所有的数据冲突问题,然后把所有的数据导到一个数据仓库内,是一项巨大的工程,可能要用几年的时间花上百万的钱才能完成。只是为了数据挖掘,你可以把一个或几个事务数据库导到一个只读的数据库中,就把它当作数据集市,然后在他上面进行数据挖掘(图2。1.4数据挖掘和传统数据分析的区别数据挖掘与传统的数据分析如查询、报表、联机分析处理(OLAP是完全不同的工具,基于的技术也完全不同。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有什么,OLAP工具则更进一步告诉你下一步会怎么样(Whatnext、和如果我采取这样的措施又会怎么样(Whatif。用户首先建立一个假设,然后用OLAP工具检索数据库来验证这个假设是否正确。联机分析处理的过程是先建立一系列的假设,然后通过OLAP工具来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。联机分析处理过程在本质上是一个演绎推理的过程。而数据挖掘和联机分析处理的本质区别在于不是用于验证某个假定模式(模型的正确性,而是在数据库中自己寻找模型。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知的特征。所谓先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值。数据挖掘在本质上是一个归纳的过程。数据挖掘和联机分析处理具有一定的互补性。在利用数据挖掘出来的结论采取行动之前,你也许要验证一下如果采取这样的行动会给公司带来什么样的影响,那么联机分析处理工具能回答你的这些问题。2数据挖掘技术在监测数据分析中的应用探索全国广播监测网数据处理中心数据库里保存着大量的数据,其中包括各种基础资源的数据如各类发射台和发射机的基本信息、各种发射台运行图的数据、监测台的基本信息、监测站点的基本信息等;各种监测数据如指标收测数据、频谱收测数据、由监测站点上报的各种指标报警数据(设备报警数据等。随着全国广播监测网规模的不断扩大、运行时间的不断增加,数据库里保存的各种历史数据也随之不断增多。对这些数据除了可以进行各种浏览和查询操作,进行各种统计分析、生成各种统计报表和图表以外,我们还可以利用功能强大的数据挖掘工具,发现隐藏在这些数据背后一些有意义和有价值的知识、规律和模型,然后用这些知识来指导我们的日常监测和维护工作,使我们的工作更有针对性、效率更高。下面就数据挖掘在全国广播监测网中的应用做一些初步的探索和尝试。2.1数据挖掘案例1在全国广播监测网里,各监测台每天都以日报的形式将它所监测的中波台的指标异态数据上报到数据处理中心的数据库里。指标异态包括以下3种:停播、功率异态和调幅度异态,其中停播是最严重的异态。异态数据主要包括以下字段:异态发生日期、发生异态的中波台名称、异态现象、异态起止时间和异态原因等。根据数据挖掘技术里的时间序列预测方法,我们可以根据历史和当前的停播异态数据去推测未来的停播异态数据。具体地说,我们可以根据最近一段时间(如1个月或3个月里所有中波台发生停播的情况预测出在未来一段时间(如1个月里哪些发射台发生停播的可能性最大、哪些发射台发生停播的时间可能最长等。举个例子:假设在最近的三个月里,中波台A、B、C分别发生了10次、9次和8次停播,停播次数在所有中波台里排名前三,造成停播的主要原因是机器故障。而中波台D、E、F虽然只分别发生了1、2和3次停播,但停播时间分别达到10、20和30小时,在所有中波台里停播时间排名前三,造成停播的主要原因是外电因素。根据这些历史数据,运用数据挖掘技术里的时间序列预测方法,我们可以得出这样的结果:在未来的1个月里,中波台A、B、C发生停播的可能性最大,而中波台D、E、F发生停播的时间可能最长。当然,这些预测结果是否准确有待进一步地测试和验证。我们可以采用另外一些数据(如前6个月的数据对预测结果进行测试。而对预测结果的验证则需要通过未来1个月里实际发生的停播情况来进行。假设预测结果准确,我们可以对最有可能发生停播的中波台A、B、C或发生停播时间可能最长的中波台D、E、F,采取针对性的措施(对中波台A、B、C加强机器检修工作,对中波台D、E、F加强备用电源或发电机。这样做的好处是我们可以集中力量预防重点发射台(而不是所有发射台的停播问题,避免平均使用力量,争取用最少的投入得到最好的效果,减少停播发生的次数和时间,提高整体播出效果。2.2数据挖掘案例2对监测站点的设备报警数据进行挖掘,发现数据背后隐藏的一些有用的知识。通常监测站点的设备报警数据由各监测台每天以设备异态日报的形式上报到数据处理中心数据库。设备报警数据主要包括以下字段:发生故障的监测站点名称、故障现象、故障起止时间、故障原因等。通过运用数据挖掘技术里发现广义知识的算法,对最近一段时间所有的设备报警数据进行挖掘,我们可以发现经常发生设备故障的监测站点具有的某些共同特征或共性。例如发现经常发生设备故障的监测站点的设备大部分由A公司制造,这一发现说明A公司生产的监测站点设备质量较差、根据发现的知识我们可以敦促A公司采取措施进一步改善其产品的质量。此外我们还可以发现,经常发生UPS报警同时故障原因又是外电停或外电电压不稳的监测站点都集中在某几个省份,这说明这几个省份的电力系统在运行过程中经常出现停电或电压不稳的情况,根据发现的知识我们可以向当地电力系统反映这些情况,希望停电或电压不稳的情况能够得到改善。3结束语通过上面的数据挖掘案例可以看到:运用数据挖掘技术我们可以从大量的广播电视监测数据中发现很多有意义、有价值的知识。这些知识可以使我们日常的监测工作和维护工作更有针对性,效率更高。数据挖掘技术在广播电视监测领域里的应有前景非常广阔、大有可为。矩阵数据分析法（MatrixDataAnalysisChart），它是新的质量管理七种工具之一。矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（Principalcomponentanalysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。矩阵数据分析法，与矩阵图法类似。它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵。它是一种定量分析问题的方法。目前，在日本尚广泛应用，只是作为一种“储备工具”提出来的。应用这种方法，往往需求借助电子计算机来求解。[编辑]矩阵数据分析法的原理在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。[编辑]矩阵数据分析法的应用时机当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求。利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性。[编辑]和其他工具结合使用1.可以利用亲和图（affinitydiagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。2.过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。3.质量功能展开。两者有差别的。本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。当然，还有其他各种方法可以采用，但是，这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。[编辑]如何使用矩阵数据分析法下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法。1、确定需要分析的各个方面。我们通过亲和图得到以下几个方面，需要确定它们相对的重要程度：易于控制、易于使用、网络性能、和其他软件可以兼容、便于维护。2、组成数据矩阵。用Excel或者手工做。把这些因素分别输入表格的行和列，如表所示。3、确定对比分数。自己和自己对比的地方都打0分。以“行”为基础，逐个和“列”对比，确定分数。“行”比“列”重要，给正分。分数范围从9到1分。打1分表示两个重要性相当。譬如，第2行“易于控制”分别和C列“易于使用”比较，重要一些，打4分。和D列“网络性能”比较，相当，打1分。…………如果“行”没有“列””重要，给反过来重要分数的倒数。譬如，第3行的“易于使用”和B列的“易于控制”前面已经对比过了。前面是4分，现在取倒数，1/4=0.25。有D列“网络性能”比，没有“网络性能”重要，反过来，“网络性能”比“易于使用”重要，打5分。现在取倒数，就是0.20。实际上，做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了。表1：矩阵数据分析法ABCDEFGH1易控制易使用网络性能软件兼容便于维护总分权重%2易于控制04131926.23易于使用0.2500.200.330.251.033.04网络性能150331234.95软件兼容0.3330.3300.33411.66便于维护140.33308.3324.2总分之和34.374、加总分。按照“行”把分数加起来。在G列内得到各行的“总分”。5、算权重分。把各行的“总分”加起来，得到“总分之和”。再把每行“总分”除以“总分之和”得到H列每个“行”的权重分数。权重分数愈大，说明这个方面最重要，“网络性能”34.9分。其次是“易于控制”26.2分。[编辑]矩阵数据分析法案例分析[编辑]案例一：矩阵数据分析法在软件项目中的应用软件缺陷的产生是由多方面的因素造成的，缺陷数据反映了开发过程中多个因素相互作用的对应关系。在实施了多个软件项目的开发以后，已经积累了一定数量的历史缺陷数据，我们如何利用这些数据找到开发过程中容易产生质量问题的环节和因素呢?如果只是粗略地看历史统计数据，是很难看出各项目之间及项目的生命周期各阶段的缺陷率的差异的。我们可以用这些历史数据来设计一个矩阵，用矩阵数据分析法就能求出多个项目的各个阶段产生缺陷率的高低，找到产生缺陷的关键因素，这样可以帮助了解引入的缺陷，从而对新开发的项目会引入的缺陷数做出一个相当合理的预测，达到控制缺陷率，提高软件质量的目的。随着实施的软件项目数量的增加，收集到的缺陷数据越来越多，生成的矩阵越大，对未来缺陷率预测和控制的准确性也就越高，软件整体质量呈螺旋式稳步上升。下面通过一个例子来说明矩阵数据分析法在软件缺陷管理中的具体应用。为了确定软件缺陷主要出现在项目生命周期六个阶段中的哪几个阶段，我们对n个开发项目进行统计，每个项目计算六个阶段的缺陷密度，为了验证结果重复性，又将这n个项目分为Ⅰ、Ⅱ两组，每组n／2个项目，然后对数据求均值、标准差、相关系数、特征值、特征向量，得出三个主成分，也就确定了项目生命周期中出现大部分缺陷的几个阶段，为改进项目薄弱环节提供依据。详细步骤如下：①将以往软件项目积累的历史缺陷数据进行分类、统计列表。各项目在生命周期各阶段的历史缺陷率数据见表3。②根据表3数据计算均值、标准差和相关系数，计算结果见表4。③根据相关系数矩阵(表4求特征值、特征向量和贡献率。由于计算量很大，方程的计算用计算机完成。计算结果见表5。④分析计算结果。贡献率代表主成分的影响程度，数值越大代表性越大，特征向量表示项目与该主成分的关系。从表5可看到，第一、二、三主成分的贡献率达90．4％，已代表所有变量的绝大部分，也就是说在项目开发过程中，软件缺陷主要出现在项目生命周期的需求、构架和设计阶段。这样由上述的主成分分析，找到了容易出现软件缺陷问题的阶段，在以后的改进过程中把注意力集中到特征值大的方面来，就可以有效地控制、预防软件缺陷问题。如何用数据分析市场调查?一、为什么要做市场调研?调研的目的是什么?在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:我们要调研的对象;需要收集的数据;需要达到的效果等。只有有了明确的目标,才能获得更加有效的数据:通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心,为了更好的制订MRD;提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息,及时掌握一手资源;验证我们定的目标客户是不是我们想要的,目标用户想要什么样的产品或服务;了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;找准产品机会缺口,然后衡量各种因素,制定产品战略线路;调研到最后,目标越明确,需求确明确,也就会觉得,产品越难做,难以打开市场等;对于全新的产品,调研前PM必须先自己有一个思路,然后通过调研去验证自己的想法的可行性。二、市场调研的方式方法有哪些?怎样确定调研的维度?问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖调查;做人物角色分析:设置用户场景、用户角色进行模拟分析;调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度。三、如何整理市场调研的数据?对收集到的调研数据,我们需要整理出那些有效的数据,对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。通过市场调研,我们可能已经收集了不少的数据,这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理,我们视这些数据为宝贝,我们需要将这些数据进行整理,让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢?可以从以下4点入手:将规范的数据按照维度整理、录入,然后进行建模;不规范的数据,必须得自己先通过一些定性的处理,让它变得规范,然后再用工具进行分析;封闭性的问题,设置选项归类即可。开放性的问题,建议还是先录下来,然后再头脑风暴整理出有用的东西;定性的,焦点访谈和深访,都可以录音,在事后可以形成访谈记录;焦点访谈的过程中,可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题,可以获取少量的有数据性的东西,其他的更多的是观点、方向性的,这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理;深度访谈的数据整理,建立很多个用户模型,强行量化这些数据。这个方法比较有效,特别在做人群研究的时候。四、如何书写市场调研报告?对整理后的数据,我们最终需要形成书面的市场调研文档报告,对市场调研的数据分析后进行的说明总结,用图表或图形的形式最直观呈现;分析用户当前现状,用户对产品的需求点;报告的组成有研究背景、研究目的、研究方法、研究结论等相关内容;根据调研的时候的思路,将报告逐一完善,将数据分析的结论图表化,得出自己的结论总结出趋势和规律。五、数据分析的方式方法有哪些?1、数据分析需要掌握数据统计软件和数据分析工具;2、数据分析的主要方法有:1对比分析法将两个或两个以上的数据进行对比分析,分析其中的差异,从而揭示这些事物发展变化的规律和情况。对比分为横向对比和纵向对比。2结构分析法被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比分析的方法,即总体内各部分所占的指标。3交叉分析法同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内,使各变量值成为不同变量的交叉点,一般采用二维交叉表进行分析。4分组分析法按照数据特征,将数据进行分组进行分析的方法。除了以上的4点,其他还有比如漏斗图分析法、杜邦分析法、矩阵关联分析法等等。数据分析的方法有很多种,在进行数据分析的时候,选择有效的数据分析方法,能达到事半功倍的效果。六、数据分析报告如何指导产品经理进行产品设计?根据调研结论确定产品核心功能。把数据分析的结果加入到整个迭代设计的过程中加速产品的迭代更新。评估解决方案的可行性,根据实施的结果再去评估解决方案是否真的可行?是否还需要再改进,依此类推。通过数据进行分析,得出用户的行为规律,为产品提供支撑。日常的运营分析,及时发现产品问题。产品后期设定一系列的运营指标进行运营监控,然后反馈产品迭代(指标主要包括:①、用户的反馈、②、产品的BUG、③、市场的反映、④、产品未来的发展方向、⑤、点击率、留存率等等。讲师介绍从修理工、服务顾问做起,从业经验17年先后出版发表如下书籍和文章:《汽车维修企业质量管理》、《客户关系管理》、《如何建立企业文化》、《汽车维修企业人力资源管理》、《ISO9000在汽车维修企业中的重要性》、《汽车销售》、《汽车维修技术》等先后培训策划企业:丰田、庆铃、金龙、雷诺、上海强生、铃木、奥迪、上海通用、中华轿车、大众、日产、奔驰、宝马、马自达、克莱斯勒、江淮瑞风、三菱、BOSCH、3M、YELLOWHAT、JEEP、柳汽风行、哈飞、吉利汽车、段海峰上汽商务车等,参训人员近8000人。主要培训主题:客户服务流程、生产工位管理、生产安全规范管理、客户关系管理、专业销售管理、人力资源管理、团队建设、创建学习型组织、备件管理等。课程说明课程名称:《经营数据分析&经营规划制定方法》课程目的:–通过培训:Ø掌握企业经营分析方法Ø掌握企业常用KPI指标Ø掌握企业计划的制定方法和验证目标的可行性Ø掌握企业服务营销策略提升的方法授课形式:课堂宣讲+案例分析+小组讨论+经验交流课程目录Ø经营管理与KPI考核Ø目标管理与年度计划制定Ø计划的执行与完成66企业的困惑动力协调效率持续改革接班制度信息化落实对比人员流失经营分析7经营管理的目的1树立标准化的运营管理机制，体现品牌的管理效益2使企业致力于提升运营水平，赢得客户满意3为企业带来更大的利润，维持企业的成长发展若每天只关注车间维修及业务，则将突显哪些管理上的问题？8服务盈利模式分析盈亏平衡分析金额盈利收入亏损成本费用Q（损益平衡点）9数量服务盈利模式分析维修工时收入开源＋备件销售收入盈利＋非主营收入节流－成本10课程目录Ø经营管理与KPI考核Ø目标管理与年度计划制定Ø计划的执行与完成1111企业常用KPI指标KPI全称KeyPerformanceIndication，即关键业绩指标，是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具，是企业绩效管理系统的基础。KPI-企业管理的金钥匙12企业常用KPI指标费用吸收率产能利用率客户回站率客户分类分析客户关系收入分析基盘客户回站率客单价工时效率流失率收入构成比进站台次占有率服务收入占有率备件收入占有率A类：总指标B类：四个管理指标总经理“管”的指标C类：九个经营分析指标服务执行——首保达成率、准时交车率、PDI执行率服务效率——人均工位数、工时效率、维修产值料工比、服务顾问人均接车台次、单工位效益、D类：提升生产工人维修单数、生产性工人人均销售额、服务接车/维修峰值工位周转率类指标备件管理——备件满足率、备件周转呆滞库存、备件毛利率保修管理——保修合格率技术管理——返修率、一次修复率13服务经理“用”的指标企业常用KPI指标经营类管理类营业收入毛利率人均产值……工位周转次数SA月均台次配件毛利率配件周转率配件满足率工时占比……14企业经营数据分析营业收入40000030000020000014243510000001月2月3月4月5月6月7月8月9月010月011月012月394949349457302713245686250211297141323089287828营业收入=进厂台次×客单价151000002000003000004000005000001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月机电、钣喷收入分析表281131109937226357175146190485696002849652056491938532004006001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月机电、钣喷进厂台次分析41221835034037844845140640100019人均产值=营业收入/全体员工数量2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月人均产值1234249129765819083409585120501042292850000.001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月月度毛利率0.640.630.680.630.620.650.610.700.66讨论:通过上述图表,该企业可能存在什么问题?20040060080010001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月机电客单价682504647515504155632507483000机电客单价=机电营业收入/机电台次钣喷客单价=钣喷营业收入/钣喷台次1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月钣喷客单价19508091269214982240114032241785000讨论:机电和钣喷客单价多少合理?客单价高是好事吗?如何提高客单价?0.002月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月机电工时占比0.640.320.350.330.260.310.33SA月人均台次=月车辆进厂数量/SA数量601202102403001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月SA人均台次199120177184185182205192186000机电工位周转=月维修车辆总台次÷(月工作日数×维修工位数×100%0.001.002.003.004.005.001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月机电工位周转2.221.251.881.892.032.492.422.182.23工位周转=月维修车辆总台次÷(月工作日数×维修工位数×100%0.000.100.200.301月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月钣喷工位周转0.200.110.140.130.130.030.080.110.18讨论:机电和钣喷工位周转多少合理?工位周转只是跟与员工的工作效率有关吗?如何提高工位周转?0.002月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月配件毛利率0.220.330.070.300.260.260.340.290.25库存周转率=月度出库配件成本÷(期初库存+期末库存÷2×100%库存满足率=实际提供的物料数量/全部需求的物料总量0.000.100.200.301月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月库存周转率0.130.070.120.100.120.090.120.110.130.00企业经营数据分析讨论:如何提高配件周转率和配件满足?呆滞库存如何处理?笛威好参谋课程目录Ø经营管理与KPI考核Ø目标管理与年度计划制定Ø计划的执行与完成目标管理管理周期:为了达成目标,在做出决定之前,要对每条在决策过程中加以利用的信息进行精确监控及充分考虑,一旦决定了一个行动过程并开始执行,其结果必须要的改变。这个“计划-执行-检验-行动”的过程被称作管理周期经营目标的设定售后服务经营目标值（售后服务营收、售后服务利润、客户满意度）年度目标（服务、配件）我们日常有哪些关键的KPI需要进行日、周、月、季的分解？36经营目标的设定项目经营收入(元）维修台次（台）工时收入（元）配件收入（元）配件毛利（元）总体毛利（元）机电收入（元）机电台次（台）钣喷收入（元）钣喷台次（台）371月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合计平均经营目标的设定项目天数（天）经营收入(元）维修台次（台）工时收入（元）配件收入（元）配件毛利（元）总体毛利（元）机电收入（元）机电台次（台）钣喷收入（元）钣喷台次（台）38第一周第二周第三周第四周第五周合计经营目标设定的参考要素外部经营环境分析内部经营环境分析企业历史数据分析Ø上年度营业数据Ø本年度企业计划及执行情况Ø客户保有量分析Ø上年度维修台次及结构Ø平均客单价Ø维修保养毛利率Ø配件销售收入及毛利率Ø客户平均接触率Ø客户平均流失率Ø服务站成本构成39经营目标的设定小组讨论并现场制作2021年度营业计划：1、设定你企业的全年经营目标（年度营业收入）；2、把年度经营目标（营业收入）分解到每个月；3、设定总的工时占比，计算工时收入和配件收入；4、设定配件毛利率，计算毛利。5、设定机电和钣喷营业收入比例，计算机电收入和钣喷收入；6、设定机电客单价和钣喷客单价，计算进厂台次。40注意:Ø机电客单价、钣喷客单价;Ø机电工位周转、钣喷工位周转;Ø配件毛利率;Ø人均产值;ØSA接待能力……服务/配件KPI与目标绩效监控绩效监控经营目标(服务/配件KPI指标告示公布绩效情况相应改善对策营业额、利润、满意度分日、周、月进行目标绩效比较月度目标与绩效比较告知员工部门监控KPI,寻求相应改善对策经营目标属于量化值,各个KPI有助于经营目标的实现。部门主管应为各道工序的每位员工设立目标,并定期审查,及时处理解决。设定KPI目标并制定活动计划课程目录Ø经营管理与KPI考核Ø目标管理与年度计划制定Ø计划的执行与完成Ø2021年员工工资要增加吗?Ø2021年房租涨了吗?Ø2021年其他的运营成本会增加吗?2021年2021年2021年营业收入=进厂台次×客单价竞争的关注点20002、价格1、产品服务质量/保障3、沟通4、促销5、服务/环境客户满意6、增值服务服务营销策略常规性策略:­专业的维修服务­常规性诊断­常规性维修质量保证­制造厂维修手册的资料沟通­结算及时准确­产品质量过关­专业的接待态度­热情有礼貌,适当的仪容仪表差异性策略:­专业的维修服务­专家现场诊断­使用专业诊断仪器来演示问题所在­超长时间质量保证承诺­提供信用卡刷卡服务­有选择性产品联盟合作法提供更好的保障和保证­专业的接待态度­分工种统一着装­行动干脆利落­态度真诚谦逊1、产品/服务的质量和保障服务营销策略第二十章数据分析一、主要内容平均数、中位数、众数比较1、联系：平均数、中位数和众数都可以作为一组数据的代表，是描述一组数据集中趋势的量，平均数是应用较多的一种量。实际问题中求得的平均数、众数、中位数应带上相应的单位。2、区别：①平均数计算要用到所有数据，它能充分利用所有的数据信息，任何一个数据的变动都会相应引起平均数的变动，并且它受极端值的影响较大；②中位数仅与数据的排列位置有关，某些数据的移动对中位数没有影响，中位数可能出现在所给数据中也可能不在所给的数据中，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用中位数描述其趋势；③众数是当一组数据中某一数据重复出现较多时，人们往往关心的一个量，众数不受极端值的影响，它是它的一个优势。★极差：一组数据中最大数据与最小数据的差。极差是最简单的一种度量数据波动情况的量,但只能反映数据的波动范围,不能衡量每个数据的变化情况,而且受极端值的影响较大.※各数据与平均数的差的平方的平均数叫做这批数据的方差。公式为：方差越小，波动越小。方差越大，波动越大。知识网络：数据的代表数据的代表数据的波动平均数中位数众数极差方差用样本估计总体用样本平均数估计总体平均数用样本方差估计总体方差二、例题详解1.某同学进行社会调查，随机抽查某地区20个家庭的收入情况，并绘制了统计图请根据统计图给出的信息回答：填写下表年收入（万元）0.60.91.01.11.21.31.49.7家庭户数

这20个家庭的年平均收入为_______万元。（2）.数据中的中位数是_______万元，众数是_______万元。2、某公司招聘职员，对甲、乙两位候选人进行了面试和笔试，面试包括形体和口才，笔试中包括专业水平和创新能力考察，他们的成绩（百分制）如下表候选人面试笔试形体口才专业水平创新能力甲86909692乙92889593（1）若公司根据经营性质和岗位要求认为：形体、口才、专业水平、创新能力按照5：5：4：6的比确定，请计算甲、乙两人各自的平均成绩，看看谁将被录取？解：（1）∴乙将被录取。（2）若公司根据经营性质和岗位要求认为：面试成绩中形体占5%，口才占30%，笔试成绩中专业水平点35%，创新能力点30%，那么你认为该公司会录取谁？解：（2）∴甲将被录取。(1)(2)的结果不一样说明了什么？在加权平均数中,由于权的不同,导致了结果的相异3.当今，青少年视力水平下降已引起社会的关注，为了了解某校3000名学生的视力情况，从中抽取了一部分学生进行了一次抽样调查，利用所得的数据绘制的直方图（长方形的高表示该组人数）如下：（1）本次抽样抽查共抽测了多少名学生？（2）参加抽测的学生的视力的众数在什么范围内？（3）若视力为4.9，5.0，5.1及以上为正常，试估计该校视力正常的人数约为多少？x(x(视力)3.95y（人数）4.254.554.855.155.45解：（1）30＋50＋40＋20＋10＝150（人）（2）4.25~4.55（3）4.某农民几年前承包了甲、乙两片荒山，各栽种了100棵蜜橘，成活98%。现已挂果，经济效益初步显现，为了分析经营情况，他从甲山随意采摘了3棵树上的蜜橘，称得质量分别为25，18，20千克；他从乙山上采摘了4棵树上的蜜橘，称得质量分别是21，24，19，20千克，组成一个样本，问：（1）样本容量是多少？（2）样本平均数是多少？并估算出甲、乙两山蜜橘的总产量？（3）甲、乙两山哪个山上蜜橘长势较整齐？解（1）样本容量为3＋4＝7；（2）总产量为：21×200×98%＝4116（千克）（3）所以乙山上橘子长势比较整齐。5、在一次数学测验中，八年级（1）班两个组的12名学生的成绩如下（单位：分）一组：1099783946572879659857884二组：9881587495100617380945796试对这两个小组的数学考试成绩作出比较和分析。解：一组的平均分x＝84.08分，中位数为84.5分，方差S2＝184.58;二组的平均分x＝80.58分，中位数为77分，方差S2＝238.08;因此,从平均分可看出一组整体成绩较好;从中位数可以看出一组整体成绩靠前;从方差可以看出一组同学成绩差距不大，因而一组学生成绩各方面都较好。6、在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶，如图所示，是其中的甲、乙台阶的示意图，请你用学过的统计知识回答下列问题：15151616141415151118171019甲路段乙路段（1）两段台阶路有哪些相同点和不同点？解：相同点：两段台阶的平均高度相同；不同点：两段台阶的中位数、方差和极差不同。（2）哪段台阶路走起来更舒服？为什么？解：甲台阶走起来更舒服些，因为它的台阶高度的方差小。（3）为方便游客行走，需要重新整修上山的小路，对于这两段台阶，在台阶数不变的情况下，请你提出合理的整修建议。解：使每个台阶的高度均为15cm，使得方差为0。三、牛刀小试第一类考题：在“一列数据”中求1．（09台州）数据1，2，2，3，5的众数是。2．（09杭州）数据23，22，25，23，27，25，23中的中位数是，方差是（精确到0.1）。3．（09重庆）数据2，-1，3，5，6，5中众数和极差分别是（）A．5和7B．6和7C．4．（09湖州）某商场用加权平均数来确定什锦糖的单价。由单价为15元/千克的甲种糖果10千克，单价为12元/千克的乙种糖果20千克，单价为10元/千克的丙种糖果30千克混合而成的什锦糖果的单价应定为（）A．11元/千克B．11.5元/千克C．12元/千克D．12.5元/千克第二类考题：在“统计表”中求1．（09黄冈）为了比较市场上甲、乙两种电子钟每日走时误差的情况，从这两种电子钟中，各随机抽取10台进行测试，两种电子钟走时误差的数据如下：编号类型一二三四五六七八九十甲1-3-442-22-1-12乙4-3-12-21-22-21(1)计算甲、乙两种电子钟走时误差的平均数；(2)技术甲、乙两种电子钟走时误差的方差；(3)根据经验，走时稳定性较好的电子钟质量更优，若两种类型的电子钟价格相同，请问：你买哪种电子钟？为什么？2．（09成都）为了解某小区居民的日用电量情况，居住在该小区的一名同学随机抽查了15户家庭的日用电量，结果如下表：日用电量（度）567810户数25431则关于这15户家庭的日用电量，下列说法错误的是（）A．众数为6度B．平均数为6.8度C．极差为5度D．中位数为6度补充：若这个小区共有900户家庭，则该小区的日用电量大约度。3．（09河北）在一周内，小明坚持每天3次自测体温，测量结果如下表：体温（℃）36.136.136.336.436.536.636.7次数2346312则这些体温的中位数是℃。第三类考题：在“统计图”中求1．（08天津）下图是交警在一个路口统计的某个时段来往车辆的车速情况（单位：千米/小时）。请分别计算这些车辆行驶速度的平均数、中位数、众数（精确到0.1）。2．（08沈阳）在学校组织的“喜迎奥运、知荣明耻、文明出行”的知识竞赛中，每班参加比赛的人数相同，成绩分为A、B、C、D四等，其中相应的得分分别记为100分、90分、80分、70分，现将一班、二班的成绩整理成统计图：一班竞赛成绩统计图二班竞赛成绩统计图请你根据以上提供的信息解决下列问题：(1)此次竞赛中二班成绩在C级以上（包括C级）的人数为；(2)请将表格填充完整：平均数（分）中位数（分）众数（分）一班87.690二班87.6100(3)请从下列不同角度对这次竞赛成绩的结果进行分析：①从平均数和中位数角度来比较两班的成绩；②从平均数和众数角度来比较两班的成绩；③从B级以上（包括B级）的人数来比较两班的成绩；3．（08云南）仓洱中学九年级进行了五次体育模拟测试，甲同学的测试成绩如表，乙同学的测试成绩如折线图所示：次数一二三四五分数4647484950(1)根据甲、乙两位同学五次体育模拟测试的成绩填写下表：中位数平均数方差甲482乙48(2)甲、乙两位同学在五次体育模拟测试中，谁的成绩较为稳定？4．（09丽水）如图，是若干名学生1分钟跳绳次数的频数分布直方图，请解答：(1)共人参加跳绳，最后一组频率是；(2)小丽按以下方法估算跳绳次数的平均数：（135+145+155+165+175）÷5=155，请问小丽的方法是否正确？若不正确，请写出正确算式；(3)若跳绳次数的中位数是160次，则至少有多少人的次数等于160次？◆考点3．综合类问题1．（09义乌）2021年5月，义乌市各学校举行“班班有歌声”活动，某校聘请了10位老师和10位学生担任比赛评委，某班得分情况见图（表）。(1)补全频数分布直方图，并标上相应的频数；(2)学生评委记分的中位数是分；(3)计分办法规定：老师、学生评委的计分各去掉一个最高分和一个最低分，分别计算平均分，并且按老师、学生各占60%、40%的方法计算最后得分。已知某班最后得分为94.4分，求统计表中x的值。老师评委计分统计表评委序号12345678910计分94969391x9291989693学生评委计分折线统计图师生评委计分频数分布直方图2．（09山东）某中学对全校学生60秒跳绳次数进行统计，全校平均次数是100次。某班体育委员统计了全班50名学生60秒跳绳的成绩，列出频数分布直方图：(1)该班60秒跳绳的平均次数至少是多少？是否超过全校平均水平？(2)该班一个学生说：“我的跳绳成绩在我班是中位数”，请你给出该生跳绳成绩的所在范围。3．（09山西）根据山西省统计信息网公布的数据，绘制了山西省2004—2021固定和移动年末用户条形统计图如下：(1)填空：2004—2021年移动年末用户的极差是万户，固定年末用户的中位数是万户；(2)你还能从图中获取哪些信息？请写出两条。4．（09衡阳）甲、乙两人在相同条件下各射靶5次，成绩如图：甲乙(1)请你根据图中数据填写下表：姓名平均数中位数众数方差甲6乙6环2.8(2)从平均数和方差相结合看，分析谁的成绩好一些？5．（09）为迎接国庆60周年，某校举行“祖国成长我成长”为主题的图片制作比赛，赛后整理参赛同学的成绩，并制作成图表如下：分数段频数频率60≤x＜70300.1570≤x＜80m0.4580≤x＜9060n90≤x＜100200.1(1)表中m=，n=；(2)补全频数分布直方图；(3)比赛成绩的中位数落在哪个分数段？(4)若比赛成绩80以上（含80分）可以获奖，则获奖率是多少？6．（09乌鲁木齐）某中学组织全校4000名学生进行了民族团结知识竞赛，为了解本次知识竞赛的成绩分布情况，从中抽取了部分学生的成绩，并绘制了频数分布表和频数分别直方图。分组频数频率50.5~60.50.0560.5~70.570.5~80.58080.5~90.50.2690.5~100.51480.37合计1请根据以上提供的信息，解答下列问题：(1)补全频数分布表；(2)补全频数分布直方图；(3)上述学生成绩的中位数落在哪一组范围内？(4)学校将对成绩在90.5~100.5分之间的学生进行奖励，请估计全校4000名学生中约有多少名获奖？7．（09青海）美国NBA职业篮球赛的火箭队和湖人队在本赛季已进行了5场比赛，将比赛成绩进行统计后，绘制成统计图，请回答以下问题：火箭队、湖人队比赛成绩条形图(1)请在右上图中画出折线表示两队这5场比赛成绩的变化情况；(2)已知火箭队5场比赛的平均得分为90分，求湖人队5场比赛的平均得分；(3)分别求两队成绩的极差；(4)从平均得分、折线走势、获胜场次、极差四个方面进行分析，预测下一场哪队更有可能取得好成绩？8．（09呼和浩特）某商场服装部为了调动营业员积极性，决定实行目标管理，即确定一个月销售目标，根据目标完成情况对营业员进行适当奖惩。为了确定一个适当目标，商场统计了每个营业员在某月的销售额，整理得到统计图：(1)月销售额在哪个值的人数最多？中间的月销售额是多少？平均的月销售额是多少？(2)如果想让一半左右的营业员都能达到目标，你认为月销售额定为多少合适？摘要:本文简述了数据挖掘技术的基本概念、产生和发展的基础以及在现实生活中所发挥的巨大作用。同时还就数据挖掘技术在全国广播监测网的应用做了初步的探索和尝试。关键词:数据挖掘广播电视监测决策支持0引言随着广播电视监测网建设规模的不断扩大和运行时间的不断增加,广播电视监测网数据库积累的各种监测数据也越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的知识和信息,而目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。如何运用数据挖掘这一新兴技术从大量的监测数据中发现有意义和有价值的知识,并根据这些知识来指导我们日常的监测工作和维护工作,使我们的工作更有效率,成为广播电视监测领域里一个值得探索和研究的课题。1数据挖掘技术简介1.1数据挖掘技术的基本概念数据挖掘(DataMining就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要能够易于被用户理解,最好能用自然语言表达;并不要求发现放应用探索◎杨京国家广电总局监测数据处理中心之四海皆准的知识,换句话说发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件,面向特定领域的。下面再简单解释一下知识的基本概念。从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉。而原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于决策支持和过程控制等。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。数据挖掘所发现的知识最常见的有以下四类:1.广义知识(Generalization:广义知识指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识,反映同类事物共同性质,是对数据的概括、精炼和抽象。关联知识(Association:它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。2.分类知识(Classification&Clustering:它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。3.预测型知识(Prediction:根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。4.偏差型知识(Deviation:此外,数据挖掘还可以发现其他类型的知识,如偏差型知识,它是对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象,如标准类外的特例,数据聚类外的离群值等。1.2数据挖掘技术的基础数据挖掘技术的三大基础技术包括计算机硬件技术、大规模数据库技术和数据挖掘算法。在过去数十年里,计算机硬件技术得到了迅猛的发展,包括单个CPU的处理能力大幅提升、内存和磁盘存储器价格的显著降低、支持多个CPU的并行处理结构的巨大进步等。大型关系型数据库及数据库管理系统在各行各业的广泛应用、最近10年来数据挖掘算法的不断发展、成熟和稳定。数据挖掘是利用了人工智能和统计分析这两种技术致力于模式发现和预测。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反,它是统计分析技术的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强,我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果,如神经元网络和决策树,在足够多的数据和计算能力下,它们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值的功能。数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序,它把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题。1.3数据挖掘和数据仓库之间的关系数据挖掘与数据仓库的发展有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是,数据仓库并不是数据挖掘的先决条件,因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多,如果数据在导入数据仓库时已经清理过,那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了,而且所有的数据不一致的问题都已经被你解决了(图1。数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上的子集,而不一定非得是物理上单独的数据库。