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目前，自动化系统已经被引入到工业设计、制造等环节，系统的运行积累了海量的数据资源。如何从海量数据中挖掘出有价值、有用的信息，帮助工业生产做出正确决策，已经成为许多学者的研究热点。大数据挖掘分析可以从海量、嘈杂、不完整的数据记录中发现隐藏的模式，可以为工业数据挖掘提供契机。大数据挖掘可以利用相关算法发现隐藏的数据知识，其功能主要包括关联分析、聚类分析、分类预测、偏差检测等。 相关性分析。工业运营产生的大数据来自设计、制造、生产等环节，涉及各类软硬件设备。这些数据信息资源具有很大的相关性，如简单相关性、时间序列相关性、设备-软件相关性、日志操作相关性等。绝大多数分析工具界面复杂、术语晦涩、操作繁琐，十分难用？页面友好、全模块化、一目了然。北京spss数据分析
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。北京spss数据分析数据挖掘从未如此简单。
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