数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。
采集表格数据有什么好工具吗？
EXCEL表格的数据采集就现阶段来说用的最多的还是爬虫工具或者数据可视化工具，需要一定的专业技能基础才能熟练的使用，爬虫工具如八爪鱼、Scrapy、集搜客、ForeSpider等等，数据可视化工具有神策数据、Fine BI、smartBI、tableau等等。爬虫工具主要是通过爬虫脚本来实现数据的采集，而数据可视化工具则是通过数据挖掘来实现数据的采集。
有哪些好用的数据分析工具类软件？
谢邀～首先我们先明确一个事情，现阶段在我们数据行业内的日常用语中，数据分析其实已经和数据可视化分析成为了同义词，一般我们分析数据其实都是需要可视化工具来进行辅助的，所以接下来我就来给大家分享几点关于选择数据可视化工具的必备知识！首先使用数据可视化工具的好处是什么？它的好处就在数据分析的基础上涉及到了数据可视化的展示，数据分析师在完成工作后的数据一定是需要展示给他人看的，这个时候借助数据可视化的展示，从单个的图表到全面的数据可视化大屏。
它都可以让数据分析的受众可以更快速的处理信息和获取到有价值的见解，这大大降低数据分析工作的效率。那么应该选择什么样的数据可视化分析工具？国内的数据可视化工具在经历初步的发展后，其实已经涌现了一批高质量的数据可视化工具 。但是在选择数据可视化分析工具时，还是取决你想要达到什么样的数据可视化目的？我给大家主要列出了以下的常见的几类：⬇️BI报表类（商业智能）：如果你是一个公司的老板或者管理人员，你需要了解公司近段时间的经营行为，那么BI报表类的数据可视化形式是你必不可少的一个工具，它通常都是采用数据大屏的形式，对于公司的经营数据进行多元化的分析整理，展现来传达相关的数据趋势。
那么可以选用的工具有：微软PowerBITableauExcel分析数据：如果你的使用目的是进行数据的研究，并且是要进行探索性的数据分析（EDA）则其实不需要花费大量的时间去进行过于华丽的视觉性刺激可视化展示，你只需要选择快速的，开源和确定性的工具。换句话说你只需要快速直观的得出有关数据的结论即可，通过这个数据可视化来进行科学分析的用途，那么可以选择以下几种分析工具：R或RStudioMatplotlib（Python）讲故事：如果你的数据分析结果是需要提供他人来进行工作参考，辅助决策的。
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