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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業(yè)務流程介紹；
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，在短時間內分析好相關數(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 導入數(shù)據(jù)，再提取統(tǒng)計分析結果，很快會得到想要的數(shù)據(jù)分析結果。
三、 利用數(shù)據(jù)挖掘技術解決問題
1、設計數(shù)據(jù)挖掘算法；
決策樹；
數(shù)據(jù)關聯(lián)；
神經(jīng)元算法；
2、對挖掘結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果，哪類、什么價格的更受消費者歡迎，方便以后進貨。
四、 總結
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研究，因為從本質上來說，數(shù)據(jù)挖掘這個技術是不能證明因果的，以一個最典型的例子來說，例如數(shù)據(jù)挖掘技術可以發(fā)現(xiàn)啤酒銷量和尿布之間的關系，但是顯然這兩者之間緊密相關的關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)挖掘這項技術價值加大的抹殺，顯然，數(shù)據(jù)挖掘這項技術從設計出現(xiàn)之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應用領域體現(xiàn)出了極大地優(yōu)越性。一下是我參閱資料總結的設計數(shù)據(jù)挖掘的步驟：
① 理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來源
�、� 獲取相關知識與技術
�、� 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數(shù)據(jù)模型。
⑥ 實際數(shù)據(jù)挖掘工作（data mining）。
⑦ 測試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。
⑧ 解釋和應用（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)預處理階段，其中包括數(shù)據(jù)的凈化、數(shù)據(jù)格式轉換、變量整合，以及數(shù)據(jù)表的鏈接�？梢�，在進行數(shù)據(jù)挖掘技術的分析之前，還有許多準備工作要完成。
[數(shù)據(jù)挖掘分析報告模板]
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