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数据分析中，可通过各种可视化的图形，从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况，发现可能存在的问题或潜在危机，并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点，可以为进一步数据挖掘做预处理

• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

第一步:对产品进行分析,明确产品定位 第二步:对同类产品进行分析,明确竞争对手 第三步:对市场进行分析,明确市场目标 第四步:对市场发展机会进行分析,明确潜在 市场在哪里

关联规则基本概念 CARMA算法简介 CARMA模块的基本概念 案例分析及Clementine操作步骤 购物篮分析----Tabular类型数据 网络日志分析----Transactional类型数据 值得注意的问题 CARMA算法原理（参考）

§6−1 分子间作用力 §6−2 气体中的分子间相互作用 §6−3 液体中的分子间相互作用 §6-4 超分子结构化学及分子组装

从20世纪中叶开始，分子生物学研究得到高速发展，主要原因之一是研究方法，特别是基因操作和基因工程技术的进步。一、DNA操作技术 二、基因克隆的常用载体系统 三、基因的分离与鉴定

一、理解顺序结构、选择结构和循环结构程序设计的思想 二、理解双分支语句和多分支语句的含义 三、掌握利用双分支语句和多分支语句设计分支程序的方法 四、理解循环的概念 五、掌握循环程序设计的方法以及常用的算法,如累加求和、穷举法等

12-2物质的微观模型统计规律性 一、分子的线度和分子力 分子有单原子分子、双原子分子、多原子分子和千万个原子构成的高分子

一、利润垂直分析表编制 表5-2LTC公司企业利润垂直分析表