1、數(shù)據(jù)分析之記憶基礎(chǔ)推理法
這種方法能夠通過已經(jīng)發(fā)生的案例來預(yù)測未來發(fā)展的一些情況，其主要涉及兩個因素，分別是距離函數(shù)和結(jié)合函數(shù)。前者主要是為了找出相似的案例，后者則是將其結(jié)合在一起，供參考。記憶基礎(chǔ)推理方法的優(yōu)點在于學(xué)習能力強，能夠從舊案例中找到新案例的知識點，為企業(yè)發(fā)展帶來有價值的參考數(shù)據(jù)。而另一個優(yōu)點在于這種方法能夠包容各種形態(tài)的數(shù)據(jù)，效果甚好。
不過，記憶基礎(chǔ)推理法也是有缺點的，就是歷史數(shù)據(jù)越多，需要分析的時間越長。
2、數(shù)據(jù)分析之基因算法
基因算法和細胞有著異曲同工之妙，要想使用基因算法，首先要建立一個模式，然后通過一連串的動作來模擬�；蛩惴◤倪\用到現(xiàn)在，表現(xiàn)一直不錯，因而深受歡迎。
3、數(shù)據(jù)分析之連結(jié)分析
這種以數(shù)據(jù)圖形理論為基礎(chǔ)的分析方法，往往以關(guān)系為主體，從人和人、物與物之間的關(guān)系出發(fā)，尋找關(guān)系點。比如，電信行業(yè)的人可以通過收集顧客打電話的時間和頻率，推算顧客的偏好以及提供對公司發(fā)展有利的方案，除此之外，通過連結(jié)分析，還能夠找出對企業(yè)發(fā)展更為有利的參考數(shù)據(jù)。
4、數(shù)據(jù)分析之區(qū)別分析
區(qū)別分析比較適合分析因變量和自變量為定性定量的問題，這種分析往往在解決分類上非常實用。如果因變量的構(gòu)成是兩個群體，所采用的方式可以圍多元區(qū)別分析。
區(qū)別分析能夠找出預(yù)測變量的組合，使組間變異大于組內(nèi)變異，同時還能檢查出重心是否有差異，哪些預(yù)測變量有最大區(qū)別能力等，為企業(yè)提供新一輪的測試數(shù)據(jù)。
除了這四種數(shù)據(jù)分析方式之外，邏輯回歸分析、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、在線分析處理、群集偵測技術(shù)等都是數(shù)據(jù)分析常用的手法，也是企業(yè)獲取信息，挖掘數(shù)據(jù)潛能的直接有效方法。
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