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数据可视化：数据预测分析模式和影响因素

原创|行业资讯|编辑：郝浩|2013-10-08 10:11:31.000|阅读 1093 次

概述：之前，我们在《数据可视化：数据预测分析中的非结构化和半结构化数据问题》中提到了数据预测中的数据结构问题，接下来我们要对分析结构和影响因素进行讲解。

之前，我们在《数据可视化：数据预测分析中的非结构化和半结构化数据问题》中提到了数据预测中的数据结构问题，接下来我们要对分析结构和影响因素进行讲解。

描述性模式：该方法通过挖掘历史和当前数据，分析过去展现情况来决定接下来的计划步骤。描述性模式能确定许多不同客户或产品之间的关系，来决定需要采取什么方法向前发展。几乎所有的报表，如：销售、市场、操作以及财务都适用这样的模式进行事后分析，来提出这些问题：发什么什么？多少？频率如何？什么地方？何时？问题关键是什么？应该采取怎样的行动？
预测模式：分析过去可以知道客户可能会有的操作，这样可以预测单一用户的操作。他可以陈述这样的问题：将会发生什么？如果这个趋势持续会怎样？如果...,下一次会怎样？
规范模式：又叫做决定模式。这个模式阐述了所有的决定因素之间的关系，来预测决定可能带来的结果。我们可以预测这样的问题：怎样才能达到最好的效果？怎样应对变数？客户可能感兴趣的其他商品是什么？