Five Analysis Types of Data Exploration

49五、資料探勘（Data Mining）為大數據分析（Big Data Analytics）的重要技術之一，試說明資料探勘的五種分析類型。（10 分

資料探勘是一種在大數據分析中的重要技術，它可用於從大規模數據集中發現模式、趨勢和信息。資料探勘的主要目標是從數據中提取有價值的知識，並進行預測、分類、分群和其他分析。以下是五種資料探勘的分析類型：

1. **分類（Classification）：** 分類是一種監督式學習方法，它旨在根據先前的數據和已知的類別，將新數據點分類到預定的類別中。這在各種應用中都有用，如郵件過濾、詐騙檢測和疾病診斷。

2. **回歸（Regression）：** 回歸分析用於預測數值結果，而不是類別。它通常用於建立數據之間的關係，並使用這些關係來預測未來的數值。例如，預測銷售額、股票價格或溫度變化。

3. **分群（Clustering）：** 分群是一種無監督學習方法，它旨在將數據集中的數據點分成具有相似特徵的群體。這有助於發現數據中的內在結構，並識別不同的群體。分群應用包括市場分割、社交網絡分析和圖像分類。

4. **關聯規則挖掘（Association Rule Mining）：** 這種技術用於發現數據中的項目之間的關聯和規則。它通常用於購物籃分析，以識別哪些產品通常一起購買，以便制定營銷策略。

5. **異常檢測（Anomaly Detection）：** 異常檢測是用於識別數據中的異常或不規則模式的技術。這在安全監控、信用卡欺詐檢測和設備故障檢測中非常有用。

這些資料探勘分析類型可以幫助組織從大數據中提取有價值的信息，進行預測和決策，並發現數據中的隱藏模式和趨勢。不同的應用可能會選擇不同的分析類型，根據其特定需求和目標。

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77、請說明資料探勘（data mining）技術之其中兩項技術，並分別舉例說明這兩項技術於

電子商務之應用。（20 分

資料探勘（Data Mining）是一種分析大量數據以發現模式、趨勢和知識的技術。以下是兩項資料探勘技術以及它們在電子商務中的應用：

1. **關聯規則分析**：

- **技術描述**：關聯規則分析用於發現數據集中不同變數之間的關聯關係。它尋找項目之間的共同出現模式，以確定它們之間的相關性。

- **電子商務應用**：舉例來說，一家電子商務網站可以使用關聯規則分析，來了解客戶的購物習慣。如果分析顯示客戶購買A商品的同時通常也會購買B商品，電子商務網站可以將這兩種商品推薦給客戶，以增加銷售。

2. **分類**：

- **技術描述**：分類是一種監督式學習技術，用於將數據點分為不同的類別或群組。它建立一個模型，根據已知類別的數據示例，來預測新數據點的類別。

- **電子商務應用**：舉例來說，一家電子商務網站可以使用分類來檢測信用卡交易是否屬於詐欺。它可以建立一個模型，根據以往的交易數據，將交易分為正常交易和可疑交易，並自動擋住可能的詐欺交易。

這兩項資料探勘技術有助於電子商務企業更好地理解其客戶、瞭解產品和服務的趨勢，並改進其業務運營。它們有助於提高銷售、減少風險和改進客戶體驗，因此在電子商務中得到廣泛應用。

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