当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 [7]2、Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。浦东新区本地数据分析标准
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 [1]探索性数据分析探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 [1]定性数据分析定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 [1]徐汇区哪些数据分析标准有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
过程改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： [6]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； [6]②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； [6]③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； [6]④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； [6]⑤数据分析所需资源是否得到保障。
自然计算分析方法自然计算是指受自然界中生物体的启发,模拟或仿真实现发生在自然界中、易作为计算过程解释的动态过程。针对不同生层面的模拟与仿真,有群体智能算法、免疫算法、D N A 算法等。群体智能(Swarm Intelligence,SI)是一种模仿自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术, 研究的是由若干简单个体组成的分散系统的集体行为, 每个个体与其他个体以及环境都有相互作用。目前主要的SI算法有粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO),蚁群算法(AntColony Optimization,ACO),文化算法(Culture Algorithm),人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Optimization,AFSO)以及觅食算法(Foraging Algorithm),其中PSO和ACO受到了人们广泛的关注。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。人工神经网络具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性等特点, 它的优点有三个方面: ,具有自学习功能。第二, 具有联想存储功能。第三,具有高速寻找优化解的能力。 [5]混沌分型理论第六种方法是混沌和分形理论。这两种理论主要是用来对自然社会中存在的现象进行解释, 一般用来进行智能认知研究, 还能应用于自动控制等众多领域中。 混沌（Chaos）和分形（Fractal）理论是非线性科学中的两个重要概念, 研究非线性系统内部的确定性与随机性之间的关系。混沌描述的是非线性动力系统具有的一种不稳定且轨迹局限于有限区域但重复的运动, 分形解释的是那些表面看上去杂乱无章、变幻莫测而实质上潜在有某种内在规律性的对象,因此,二者可以用来解释自然界以及社会科学中存在的许多普遍现象。其理论方法可以作为智能认知研究、图形图像处理、自动控制以及经济管理等诸多领域应用的基础。国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。松江区比较好的数据分析现价
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定类尺度，在四种计量尺度（定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度）中试计量层次粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。例如，人口的民族有汉族、回族、哈尼族等，可以按所属民族对人口进行分组，但每组之间的关系是平等的或并列的，没有等级之分。但从另一层面上说，就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系，所以各组或给类之间是可以改变顺序的，哪一类放在前面都一样的，如可以把回族这一组作为数列的组，也可以把哈尼族这一组作为数列的组。浦东新区本地数据分析标准
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