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數(shù)據(jù)挖掘分析報(bào)告模板
數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)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(bào)告模板，歡迎大家的閱讀。
一、 提出問(wèn)題
1、單位基本情況及相關(guān)業(yè)務(wù)流程介紹；
對(duì)于藥店，儲(chǔ)存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來(lái)的對(duì)藥品的數(shù)據(jù)信息管理和儲(chǔ)存成為了令人頭疼的問(wèn)題，在接到貨源后，工作人員需要統(tǒng)計(jì)藥品產(chǎn)地和價(jià)格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價(jià)格出售藥物，是至關(guān)重要的工作。
2、單位存在的問(wèn)題。
由于貨物種類、名稱眾多，在短時(shí)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(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)工作，事倍功半。嚴(yán)重影響藥店的正常進(jìn)貨，出售藥品的工作。
二、 分析問(wèn)題
1、對(duì)該單位存在的問(wèn)題進(jìn)行分析；
由以上問(wèn)題可見(jiàn)，利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和整理工作，簡(jiǎn)單、省時(shí)、有效。
2、解決問(wèn)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(jì)分析結(jié)果，很快會(huì)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(wèn)題
1、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘算法；
決策樹(shù)；
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；
神經(jīng)元算法；
2、對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行深入解釋和分析
由此可以看見(jiàn)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(jìn)貨比較便宜。
可以分析出，不同的消費(fèi)人群對(duì)于同類的藥品的購(gòu)買需求，對(duì)于同樣的功能的藥，藥存儲(chǔ)不同價(jià)格的種類，以滿足廣大消費(fèi)者的需求。
可以分析以前的銷售結(jié)果，哪類、什么價(jià)格的更受消費(fèi)者歡迎，方便以后進(jìn)貨。
四、 總結(jié)
通過(guò)自己的實(shí)踐，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有了新的認(rèn)識(shí)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是基于“歸納”的思路，從大量的數(shù)據(jù)中（因?yàn)槭腔跉w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(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘可能并不適合進(jìn)行科學(xué)研究，因?yàn)閺谋举|(zhì)上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)技術(shù)是不能證明因果的，以一個(gè)最典型的例子來(lái)說(shuō)，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(méi)有多大的意義。不過(guò)，僅以此來(lái)否定數(shù)據(jù)挖掘的意義，顯然就是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘這項(xiàng)技術(shù)價(jià)值加大的抹殺，顯然，數(shù)據(jù)挖掘這項(xiàng)技術(shù)從設(shè)計(jì)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(jì)數(shù)據(jù)挖掘的步驟：
�、� 理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來(lái)源
② 獲取相關(guān)知識(shí)與技術(shù)
�、� 整合與檢查數(shù)據(jù)
�、� 去除錯(cuò)誤或不一致的數(shù)據(jù)。
⑤假設(shè)數(shù)據(jù)模型。
�、� 實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘工作（data mining）。
�、� 測(cè)試和驗(yàn)證挖掘結(jié)果（testing and verfication）。
�、� 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(shí)上許多專家都認(rèn)為整套數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中，有80%的時(shí)間和精力是花費(fèi)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(jiàn)，在進(jìn)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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