資料探勘分析方法劃分為四種

關聯分析

序列模式分析

分類分析

聚類分析

1. 描述型分析：發生了什麼？

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向資料分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。資料分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶資料。了解客戶的地理資訊，就是「描述型分析」方法之一。利用視覺化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的資訊。

2. 診斷型分析：為什麼會發生？

描述性資料分析的下一步就是診斷型資料分析。通過評估描述型資料，診斷分析工具能夠讓資料分析師深入地分析資料，鑽取到資料的核心。良好設計的bi dashboard能夠整合：按照時間序列進行資料讀入、特徵過濾和鑽取資料等功能，以便更好的分析資料。

3. **型分析：可能發生什麼？

**型分析主要用於進行**。事件未來發生的可能性、**乙個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過**模型來完成。**模型通常會使用各種可變資料來實現**。資料成員的多樣化與**結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，**能夠幫助做出更好的決定。**模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼？

資料價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助使用者決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。