1. 分类分析
分类是监督学习中常见的技术，用于将数据分配到预定义的类别中。通过训练分类模型，企业可以实现精准预测。例如，在金融行业中，分类分析可用于信用风险评估，识别潜在的高风险用户。
适用场景：
● 客户行为预测
● 欺诈检测
● 市场细分
2. 聚类分析
聚类是一种无监督学习方法，用于将数据分组，使同组数据具有较高的相似性，不同组间差异较大。例如，在零售行业，聚类分析可以帮助企业识别消费者群体特征，为个性化营销提供支持。
适用场景：
● 用户画像构建
● 产品推荐优化
● 区域营销策略
3. 关联规则挖掘
关联规则挖掘用于发现数据项之间的频繁关联关系。例如，在电商场景中，通过分析购物篮数据，可以识别常见的商品组合，为交叉销售提供参考。
适用场景：
● 购物篮分析
● 产品关联推荐
● 库存管理优化
4. 时间序列分析
时间序列分析通过研究数据随时间变化的趋势和规律，预测未来的表现。在能源、物流等行业中，时间序列分析能够帮助优化资源分配和运营效率。
适用场景：
● 销售预测
● 设备维护计划
● 市场趋势分析
5. 文本挖掘
文本挖掘技术可以从非结构化文本数据中提取有价值的信息，常用于情感分析、主题建模和语义分析等领域。例如，企业可利用客户评论分析市场反馈。
适用场景：
● 客户满意度分析
● 舆情监测
● 内容推荐