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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。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。虹口区比较好的数据分析标准

数据分析在国外早就广泛应用于各个领域，并有很多国家成立了相应的行业组织或管理机构，拥有专业的数据分析人员。而在我国，数据分析行业才刚刚开始，我国的数据分析行业从无到有，直至的不断发展壮大，主要经历了几个阶段：2003年底，根据国家财政部、国家发改委关于规范长期投资项目数据分析方法及与国际接轨的总体精神，工信部电子行业职业技能鉴定指导中心正式设立了“项目数据分析师”培训项目，并于2004年在深圳开始全国试点考培工作，由此开始登上中国市场经济的舞台，一个全新行业正在兴起。嘉定区比较好的数据分析现价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。

与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为的数据仓库之上，而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果没有大数据的在线分析和处理，则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效搜索引擎，也不会有构建在大数据处理基础上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。 [4]

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 [1]探索性数据分析探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 [1]定性数据分析定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 [1]定类尺度，在四种计量尺度（定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度）中试计量层次、粗略的一种。

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。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。嘉定区比较好的数据分析现价

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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。虹口区比较好的数据分析标准

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