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生活中有許多數據，那數據分析是做什么的呢？面對浩繁數據的時候，僅僅依靠人類的大腦和雙手無法從這些龐大的數據中獲得寶貴的信息。即便可以，如果沒有任何科學依據。也不能從中找出有效信息。因此，融合了統計技術和IT技術的數據挖掘便應運而生。

起初，數據挖掘緊跟One to One或CRM(Customer RelationshipManagement)的潮流，主要用于分析顧客行為、開發新客戶、預測新產品和庫存管理等，尤其被期待能夠應用于市場營銷領域。因此，逐漸出現了把顧客數據和poS數據存儲到數據庫(Data Warehouse) (下圖)的方法：

通過搭配使用數據庫(Data warechouse)和數據挖掘，相關人員從市場營銷領域獲得了許多有效信息、知識、假設和課題。近年來，這種數據分析方法還被廣泛地應用于財務、質量管理、醫療、科學研究等眾多領域。

在進行實際的數據挖掘時，首先應該做什么準備?數據挖掘工具(道具)有S-PLUS、SAS、SPSS等各類軟件和專業應用軟件。在美國，把數據挖掘工具稱為Siftware，大約有兩百多種。在這些眾多軟件中，既包含具有綜合性功能的軟件。還包含具備強大單一功能的軟件。例如，IBM的Intelligence Mining，SAS公司的EnterpriseMiner，SPSS公司的Clementine，數理系統股份公司的VMS(Visual Mining Studio)．都是具有綜合性功能的軟件，而SPSS公司的Answer Tree，則是采用決策樹預測理論的Siftware。

在簡單了解了數據分析是做什么的之后，Excel網簡單給初學者說幾句重要的話，其實初學者完全沒必要掌握復雜的操作，也不需要具備高深的專業知識，更下需花費高額費用。日常使用的Excel就是一款卓越的數據挖掘工具。讓我們一起學習Excel吧！根據數據挖掘的目的、數據性質、規模和預算等情況，選擇適當的工具完成工作。

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