數(shù)據(jù)挖掘分析報告模板
數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。下面是小編為大家整理的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的分析報告模板，歡迎大家的閱讀。
一、 提出問題
1、單位基本情況及相關(guān)業(yè)務(wù)流程介紹；
對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來的對藥品的數(shù)據(jù)信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統(tǒng)計藥品產(chǎn)地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售藥物，是至關(guān)重要的工作。
2、單位存在的問題。
由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內(nèi)分析好相關(guān)數(shù)據(jù)幾乎不可能，大量的數(shù)據(jù)，依靠人力或是非數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。
二、 分析問題
1、對該單位存在的問題進行分析；
由以上問題可見，利用數(shù)據(jù)挖掘進行相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和整理工作，簡單、省時、有效。
2、解決問題的可能途徑和方法。
利用SQL SEVER 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計分析結(jié)果，很快會得到想要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
三、 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決問題
1、設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘算法；
決策樹；
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；
神經(jīng)元算法；
2、對挖掘結(jié)果進行深入解釋和分析
由此可以看見在不不同的產(chǎn)地，由于地理因素和特產(chǎn)藥品的原因，在藥品相關(guān)的植物盛產(chǎn)區(qū)，進貨比較便宜。
可以分析出，不同的消費人群對于同類的藥品的購買需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足廣大消費者的.需求。
可以分析以前的銷售結(jié)果，哪類、什么價格的更受消費者歡迎，方便以后進貨。
四、 總結(jié)
通過自己的實踐，對數(shù)據(jù)挖掘有了新的認識。簡單來說，數(shù)據(jù)挖掘是基于“歸納”的思路，從大量的數(shù)據(jù)中（因為是基于歸納的思路，因此數(shù)據(jù)量的大小很大程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的魯棒性）尋找規(guī)律，為決策提供證據(jù)。從這種角度上來說，數(shù)據(jù)挖掘可能并不適合進行科學(xué)研究，因為從本質(zhì)上來說，數(shù)據(jù)挖掘這個技術(shù)是不能證明因果的，以一個最典型的例子來說，例如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)啤酒銷量和尿布之間的關(guān)系，但是顯然這兩者之間緊密相關(guān)的關(guān)系可能在理論層面并沒有多大的意義。不過，僅以此來否定數(shù)據(jù)挖掘的意義，顯然就是對數(shù)據(jù)挖掘這項技術(shù)價值加大的抹殺，顯然，數(shù)據(jù)挖掘這項技術(shù)從設(shè)計出現(xiàn)之初，就不是為了指導(dǎo)或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應(yīng)用領(lǐng)域體現(xiàn)出了極大地優(yōu)越性。一下是我參閱資料總結(jié)的設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘的步驟：
�、� 理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來源
② 獲取相關(guān)知識與技術(shù)
�、� 整合與檢查數(shù)據(jù)
�、� 去除錯誤或不一致的數(shù)據(jù)。
�、菁僭O(shè)數(shù)據(jù)模型。
�、� 實際數(shù)據(jù)挖掘工作（data mining）。
�、� 測試和驗證挖掘結(jié)果（testing and verfication）。
⑧ 解釋和應(yīng)用（interpretation and use）。
由上述步驟可看出，數(shù)據(jù)挖掘牽涉了大量的準(zhǔn)備工作與規(guī)劃工作，事實上許多專家都認為整套數(shù)據(jù)挖掘的過程中，有80%的時間和精力是花費在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，其中包括數(shù)據(jù)的凈化、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、變量整合，以及數(shù)據(jù)表的鏈接。可見，在進行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析之前，還有許多準(zhǔn)備工作要完成。
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