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本文主要介绍了数据挖掘分析领域中常用的四种数据分析方法：描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指导性分析。当刚接触数据挖掘领域的分析师被问及数据挖掘分析师重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。其实我想告诉他们，在数据挖掘分析领域重要的能力就是能够将数据转化为外行人能够理解的有意义的想法。借助一些工具来帮助大家更好地理解数据分析在提取数据价值中的重要性是势在必行的。一种这样的工具称为4D分析。看数据本身的动态，其实很多时候并不能说明问题，比如公司利润增长10%，我们不能判断公司好坏，5%很多。如果该行业的其余部分以平均50%的速度增长，那么这是一个糟糕的指标。基准测试必须给不同的数据一个合理的参考框架，否则不同的数据是没有意义的。克服技术瓶颈，提升思维能力。一般来说，被比对的数据是主要的数据，比如在行业中的位置、全站的位置等。有时候，在迭代产品测试时，为了增加可信度，人为设定了比对的基准。这是一个A/B测试。比较实验重要的是A/B组只保留一个变量，其他条件不变。比如测试改变首页的影响，需要保持A/B组用户质量在同一水平、同一在线时间、同一来源渠道。只有这样才能得到更有说服力的数据。

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医学作为一个专业、复杂的学科，需要处理各种各样的数据，如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病，往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病，课题研究、学术交流、发表论文、评职称等，给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险，往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。暖榕敏捷数据挖掘系统，包含了时序预测模块（时序预测引擎）、关联分析模块（组合与推荐引擎）、多分类诊断模块（个性化推荐引擎）、智能诊断模块（潜客识别引擎）、归因分析模块（线性回归与归因分析引擎），可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘，数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力，如虎添翼，顺畅自如。帕累托数据分析工程师

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