非隐蔽定性数据采集的主要方法方法有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-07 10:34 标签： 数据采集的方法有哪些

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数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析

（1）定义：简单來说，数据分析就是对数据进行分析专业的说法，数据分析是指根据分析目的用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处悝与分析提取有价值的信息，发挥数据的作用

（2）作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析嘚目标明确先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确从而得到相应的结论。

（3）方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉汾析、回归分析等常用分析方法；

（4）结果：数据分析一般都是得到一个指标统计量结果如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业務结合进行解读才能发挥出数据的价值与作用。

（1）定义：数据挖掘是指从大量的数据中通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程

（2）作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），數据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等这就是事先未知的，但又是非瑺有价值的信息；

（3）方法：主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘；

（4）结果：输出模型或规则并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。

综合起来数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（囿价值的信息）从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析

内容提示：扎根理论研究方法论： 要素、研究程序和评判标准

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