運用不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員。 熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析結果就沒有太大的使用價值。 一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導；另一方面是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。能夠掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，對於開展資料分析起著至關重要的作用。 資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
1.基於規則模型統計分析
基於規則統計分析主要用於資料分類和綜合評價。綜合評價是區劃和規劃的基礎。從人類認識的角度來看有精確的和模糊的兩種型別，因為很多時候很多現象難以用精確的定量關係劃分和表示，因此基於規則的模糊模型也比較實用，模糊評價一般經過四個過程：
(1)評價因子的選擇與簡化;
(2)多因子重要性指標(權重)的確定;
(3)因子內各類別對評價目標的隸屬度確定;
(4)選用某種方法進行多因子綜合。分析資料的特性和規律等，按照一定的相關規則或者公式，也就是建立已提供的資料相關的統計模型，接著使用建立的統計模型處理資料，從而得到根據規則得到的統計結果。
2.協同過濾推薦
協同過濾推薦（collaborative filtering recommendation）
與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析使用者興趣，在使用者群中找到指定使用者的相似（興趣）使用者，綜合這些相似使用者對某一資訊的評價，形成系統對該指定使用者對此資訊的喜好程度**
主流的協同過濾方法有以下兩種：
1）item-based cf
基於物品的協同過濾，通過使用者對不同物品的評分來評測物品之間的相似性，基於物品之間的相似性做出推薦。
2）user-based cf
基於使用者的協同過濾，通過不同使用者對物品的評分來評測使用者之間的相似性，基於使用者之間的相似性做出推薦。
協同過濾的三個步驟
1.收集使用者偏好
2.找到相似的使用者或物品
3.計算推薦
3.資料探勘演算法
十大經典演算法：c4.5, k-means, svm, apriori, em, pagerank, adaboost, knn, ***** bayes, and cart.
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