1、数据清理

数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

2、数据集成

数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

3、数据规约

数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。 这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。

4、数据变换

数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。

1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。

2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。

3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。

5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。

7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

1.按时间细分

时间可以细分为不同的跨度，包括年、月、周、日、时、分、秒等等，不同的时间跨度，数据表现可能大不相同。

比如说，按照月度来看，产品的销量可能变化不大，但是如果细分到每一天，可能就有比较剧烈的变化，我们应该找到这些变化的数据，并分析变化背后的原因，而不是让它淹没在整月汇总数据的表象之中。

2.按空间细分

空间主要是指按地域进行划分，包括世界、洲、国家、省份、城市、区等等。

比如说，把全国的 GDP 数据，细分到每一个省份。

空间作为一个相对抽象的概念，也可以代表其他与业务相关的各种事物，比如产品、人员、类别等等，只要有助于理解事物的本质，都可以尝试拿来进行细分。

3.按过程细分

把业务细分为一些具体的过程，往往能够让复杂的问题简单化。

比如说，把订单发货细分为 5 个过程，想办法提升每个过程的效率，从而缩短发货的时间。

再比如，把用户的生命周期，细分为 5 个重要的过程，即：获取、激活、留存、盈利、推荐。

4.按公式细分

有时候一个指标，是可以用公式计算出来的。

比如说，销售额 = 销售数量 * 平均单价，销售数量 = 新客户购买数量 + 老客户购买数量，以此类推。

再比如，在财务分析中，权益净利率 = 资产净利率 * 权益乘数，其中：资产净利率 = 销售净利率 * 资产周转率，以此类推。

5.按模型细分

数据分析的模型有很多，我们可以根据业务的实际情况，选择合适的模型，在此基础上进行细分，得出相应的分析结论。

比如说，按照波士顿矩阵，把企业产品细分为「市场占有率」和「销售增长率」两个维度，然后画一个四象限矩阵图，其中每个象限就代表一类产品，即：明星产品、金牛产品、瘦狗产品和问题产品，对每一类产品，分别建议采取不同的发展策略。

再比如，按照 RFM 模型，把客户按三个维度进行细分，即：最近一次消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，从而得到 8 种客户类别，从而有针对性地采取不同的营销策略。