原副标题：方式选对，四两拨千斤：统计数据挖掘方式
人们发明者了统计数据建模，利用人类文明神经系统更擅于处置影像重要信息的特征，借由GUI的手段，用图象明晰有效地传递和沟通交流重要信息。把过往繁杂、于是乎的统计数据报表转换成瑞维尼的建模图表。
借由统计数据建模制做出的图象，不再像传统预测方案那样只有统计数据和文本组成，而是把人类文明难以处置的统计数据和文本全部结合Lendelin简单的图象中，简单有效的展示出企业的业务重要信息，发掘出发展背后暗含的价值。
一、棒状分析法
棒状预测方式能够科学反映使用者犯罪行为状态，以及从终点到终点各阶段使用者转换率情形，是一类重要的Kaysersberg。棒状Kaysersberg已经广泛应用领域于中文网站和APP的使用者犯罪行为预测中，比如网络流量监视、CRM系统、SEO强化、商品营销和销售等日常生活统计数据营运与统计数据挖掘工作中。
棒状数学模型除了在B2C中应用领域的较为多之外，在破冰页、H5等也应用领域的较为多。他们能反反复复强化破冰页之中的相片、美术设计、产业布局，进一步的提高整体转换率。
二、存留预测方式
存留分析法是一类用以预测使用者参与情形和活耀程度的Kaysersberg，实地考察展开如上所述犯罪行为的使用者中，有多少人能展开先期犯罪行为。从使用者的视角来说，存留率越高就说明这个商品对使用者的核心需求也把握住的越好，转换成商品的活耀使用者也会更多，最终能帮助公司更快的盈利。
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这里须要注意的是，在做存留预测之前，他们首先须要了解使用者存留的特征：
比如，他们能从对不同季节使用者存留的情形，通过对照各网络平台、活动、关键性犯罪行为的使用者先期存留变化，发现提升使用者存留率的影响因素，比如观察申领过代金券的使用者存留率是否比没有申领代金券的使用者存留率更高。
三、分组预测方式
分组预测方式是根据统计数据挖掘对象的特征，按照一定的标志（指标），把统计数据挖掘对象划分为不同的部分和类型来展开研究，以揭示其内在的联系和规律性。
分组的目的就是为了便于对照，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种统计数据挖掘方式来揭示内在的数量关系，因此分组法必须与对照法结合运用。
RFM数学模型是客户管理中的一个经典方式，它用以衡量消费使用者的价值和创利能力，是一个典型的使用者分群。它依托收费的三个核心指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。
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消费金额Monetary：衡量使用者对企业利润的贡献，消费金额越高的使用者，价值也就越高。
消费频率Frequency：衡量使用者的忠诚度，是使用者在限定的期间内购买的次数，最常购买的使用者，忠诚度也越高。
最近一次消费时间Recency：衡量使用者的流失，消费时间越接近当前的使用者，越容易维系与其的关系。1年前消费的使用者价值肯定不如一个月才消费的使用者
四、矩阵预测方式
矩阵预测方式是指根据事物（如商品、服务等）的两个重要属性（指标）作为预测的依据，展开分类关联预测，找出解决问题的一类预测方式，也称为矩阵关联预测方式，简称矩阵预测方式。
矩阵关联预测方式在解决问题和资源分配时，能为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，最终有利于决策者展开资源强化配置。
五、关联预测方式
关联预测方式是一类简单、实用的预测技术，是指从大量统计数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。
关联预测的一个典型例子是购物篮预测。该过程借由发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，预测顾客的购买习惯。借由了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，帮助零售商制定网络营销策略。其他的应用领域还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。
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从统计数据库中关联预测出形如”由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此借由合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。
六、指标预测方式
在实际工作中，当拿到一些建模统计数据图象或者是Excel表格时，他们能直接运用统计学中的一些基础指标来做统计数据挖掘。
1.平均数
平均数、也叫平均预测方式，是指运用计算平均数的方式来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的预测方式。平均预测方式常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等，其中最为常见的是算术平均数，也就是日常生活所说的平均数或平均值。
平均数指标可用于对照同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度，比用总量指标对照更具说服力。除此之外，利用平均指标对照某些现象在不同历史时期的变化，也更能说明其发现趋势和规律。
2.众数、中位数
众数也就是统计数据中的一类代表数，它反应的是统计数据的一类集中程度。比如说最佳，最受欢迎，最满意都与众数有关。众数本质上来说，反映的是统计数据中发生频率最高的一些统计数据指标，在做统计数据挖掘时，他们能对这些统计数据指标提取一些共性的特征，然后展开提炼和总结，然后得出一些改进的意见。
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中位数主要是反映的是一组统计数据的集中趋势，像他们较为常见的正态分布，比如说他们想去统计某市的人均收入，其实，大部分的人均收入都是在一定范围之内的，只有少部分是处于最低的和最高的，其实这是中位数带来的意义。
在做统计数据挖掘时，如果各统计数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果统计数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情形，用中位数或众数有较好的代表性。
3.最大（小）值
最大（小）值在平时做统计数据挖掘工作时较为常见，只是他们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值展开预测的，比如说销售团队里的销售冠军，B2C爆款商品等，他们能将销售额最大的几款商品提出来，然后他们去总结共性，找到原因，然后复制到其他的商品，最终提高平均转换率。
七、对照预测方式
比预测方式是指将两个或两个以上的统计数据展开比较，预测它们的差异，从而揭示这些统计数据所代表的事物发展变化情形和规律性。它能非常简单地看出事物某方面的变化或差距，并且能准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？对照预测方式可分为静态较为和动态较为两类。
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静态较为：在同一时间条件下对不同总体指标的较为，如不同部门、不同地区、不同国家的较为、也叫横向较为，简称横比；
动态较为：在同一总体条件下对不同时期指标数值的较为，也叫纵向较为，简称纵比。
两种方式既可单独使用，也可结合使用。
展开对照预测时，能单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来展开对照。较为的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。
以上就是常见的统计数据挖掘方式，在不同领域的工作中，它们通常都是以不同的形式展示出来的。最后，回到统计数据挖掘本身，作为数字化转型的必备手段，预测人员能选择为制做完成的建模图象附上自己从业务逻辑思考的重要信息，帮助使用者更快的分辨图象展现的意义。
