直接使用數據庫實現統計分析嗎？

不直接使用數據庫進行分析，但數據庫存儲數據。每天公司產生的交易信息會被幾個倉庫同事整理成格式化的數據存儲在一個寬表中，而數據分析的同學需要根據實際業務情況以sql的形式檢索數據，然后通過exc

利用數據庫技術分析大數據技術原理？

數據篩選中主要包括以下幾種。

分類算法分析

分類數據挖掘就是找出常見事物的相同屬性，以及不同事物之間的差異。利用發現的相似或不同之處對事物進行分類。決策樹的優點是描述簡單，在數據量較大的情況下仍然可以快速的對數據進行分類。分類算法通常基于決策樹來實現。設置的分類類別都是用葉子節點表示的，中間節點用來表示事物的屬性。在構造決策樹的時候，決策樹不是完全不變的，而是不斷變化和完善的。通常，建立的決策樹會被實驗。如果決策樹對所有給定對象的分類結果可以不滿足預期要求，將通過添加一些特殊示例來改進。這個過程會在后續的實驗中繼續，直到決策樹能夠對給定的事物進行準確的分類，形成更完善的決策樹。

分類算法廣泛用于建立模型，并且經常用于信用和客戶類別分析模型。在郵件營銷中，可以利用這種分類算法對現有客戶的過往消費信息進行分析，得到購買力高的客戶特征列表，從而對這類客戶進行精準營銷，獲取更多客戶。在建立模型時，利用決策樹方法對前期信息進行分類，得到前期消費者的共同點，收集他們的共同特征，得到消費者的主要特征。最后得到一個可以判斷客戶的決策樹，這樣就可以判斷剩下的客戶，得到更有價值的潛在客戶列表。這種方法是在對現有信息進行分析和分類的基礎上，將現有信息分為不同的類別，使企業能夠更有針對性地為不同群體提供服務，從而提高企業決策的效率和準確性。

聚類算法分析

聚類算法的作用是將具有相同特征的事物進行分組，也叫分組分析。聚類算法可以用來粗略判斷對象被分成多少組，并提供每組數據的特征值。在聚類分析中，給定的例子可以分為不同的類別，同一類別中的例子是相關的，但它們之間并不相關。聚類算法的重要部分是分類步驟。在對給定的例子進行分類時，需要先選擇一個樣本作為樣本的中心，然后選擇中心距離，將小于中心距離的例子歸入一個集合，其余大于中心距離的例子歸入另一個集合。然后從剩余的樣本中選擇一個新的中心，重復上述步驟，不斷形成新的類別，直到所有樣本都包含在集合中。

從以上步驟可以看出，聚類算法在分類速度上。度的速度受給定中心距的影響。如果給定的中心距離較小，類別會相對增加，從而降低分類速度。同樣，在聚類算法中，確定實例被劃分到的類別的數量也是非常重要的。如果分類很多，不僅會花費太多的分類時間，還會失去分類的意義。但是沒有最優的方法來確定應該劃分多少個類別，只能通過估算來計算。聚類算法處理的數據在同一類中非常接近，在不同類中差異很大。在聚類算法中，數據之間的間隔通常用距離來表示，也就是說，數據之間的任何距離都可以通過函數轉換成實數。通常實數越大，距離越遠。

關聯算法分析

關聯算法用于表達兩個事物之間的關系或依賴關系。事物之間的關聯通常有兩種，一種叫相關，一種叫關聯。兩者都是用來表示事物的關聯性，但前者通常是用來表示互聯網內容和文檔的關聯性，后者通常是用來表示電子商務中各種網站的產品之間的關系，但兩者并無本質區別。由于關聯算法是用來表達兩個事物之間的關系或依賴關系的，所以需要對相關性進行定量的度量。這個概念叫做支撐，即一種商品出現時，另一種商品伴隨出現的概率。

關聯算法的數據挖掘通常分為兩步。第一步，找到集合中出現頻率高的項目組，作為整個記錄必須達到一定的級別。一般認為設置需要分析實體之間的支持。如果兩個實體之間的支持度大于設定值，則稱為高頻項目組。第二步，用第一步找到的高頻項目組來確定它們之間的關系，通常用它們之間的概率來表示。即計算A事件發生時B事件發生的概率，公式為(A和B同時發生的概率)/(A發生的概率)。只有當比率滿足既定的概率時，才能解釋這兩個事件有關聯。關聯分析可以從數據庫中找出現有數據之間隱藏的關系，從而利用這些數據獲取潛在的價值。