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    Clustering與Classification不同的是，在分析前并不知道會(huì)以何種方式或根據(jù)來分類，所以，必須要以專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)來解讀這些分群的意義。
    Regression是使用一系列現(xiàn)有數(shù)值來預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)數(shù)值的可能值。若將范圍擴(kuò)大，亦可利用Logistic Regression來預(yù)測(cè)類別變數(shù)。
    現(xiàn)代分析技術(shù)如類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或決策樹理論等酒店VI設(shè)計(jì)分析工具的廣泛運(yùn)用，使推估預(yù)測(cè)的模式已不再局限于傳統(tǒng)的線性，在預(yù)測(cè)的功能上增加了選擇工具的彈性與應(yīng)用范圍的廣度。
 

    Time—series Forecasting與Regression功能類似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來預(yù)測(cè)未來的數(shù)值。兩者最大差異在于Time—series所分析的數(shù)值都與時(shí)間有關(guān)。
    Time—series Forecasting的工具可以處理有關(guān)時(shí)間的一些特性，譬如周期性、階段性、季節(jié)性以及其他的一些特別因素（如過去與未來的關(guān)聯(lián)性）。
    Association是要找出在某一事件或資料中會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的東西。

 

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