這是整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程的第步，通過(guò)各種方式（如爬蟲(chóng)技術(shù)、API接口等）獲取到我司的數(shù)據(jù)。

收集來(lái)的數(shù)據(jù)有地方存放，這就用到數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。根據(jù)不同的需求選擇Hadoop、Spark、Hive等不同的分布式存儲(chǔ)方案。

這步主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等，使得數(shù)據(jù)更適合于后續(xù)的分析工作。

這步是利用各種數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的研究，以發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和價(jià)值。

將分析結(jié)果以圖表、報(bào)告等形式展現(xiàn)出來(lái)，于業(yè)務(wù)人員理解和使用。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工具的下載公司根據(jù)實(shí)際的需求選擇合適的工具做的是描述性分析，考慮使用Excel、SPSS等工具；是預(yù)測(cè)性分析，考慮使用R、Python等編程語(yǔ)言；做復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析，考慮使用Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架。

在食品飲料行業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)研究消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為、口味偏好等，為產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)推廣提供決策支持。

在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)分析大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，提取出有用的特征，訓(xùn)練出更準(zhǔn)確的語(yǔ)音識(shí)別模型。

在數(shù)據(jù)清洗服務(wù)方面，數(shù)據(jù)挖掘工具幫助我司快速有效地完成數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、缺失值處理、異常值檢測(cè)等工作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。