意见分析（“情绪”）：在此阶段，使用数据挖掘技术来发现先前识别的概念之间的关系。 统计分析 统计分析包括数据的收集、分析、解释、呈现和建模。它寻求更多地了解客户，以利用计算机程序在大数据集中寻找模式来制定有效的营销策略。 统计分析的重点是过去：它是为了找出到底发生了什么，并通过数据可视化面板对其进行解释。 在优化数字营销的最广泛使用的统计分析技术中，值得强调的是集中趋势
测量例如均值
中位数和众数、离散测量、回归分析、均值比较工 德国 WhatsApp 号码数据 具、多维标度、因子分析或聚类分析（允许将被分析的个体组织成组）。 描述性分析 描述性分析是解释市场以做出更好决策的一种方式，使用数据挖掘和聚合工具来获取有关过去的信息并解释已经发生的事情。 描述性分析旨在回答特定问题，例如数据集的平均值和百分比，以总结和澄清信息。目标是通过图形和其他可视化资源（报告和仪表板）收集和排序信息，提取数据集最具代表性的特征并描述趋势。为此，它使用描述性或定量市场研究技术。 诊断分析 诊断分析可以被认为是描述性分析的下一步，因为它不太关注已经发生的事情，而是更多地关注为什么会发生事
情也就是说
我们通过描述性分析来识别潜在的问题或趋势，并活 传真营销 向通过诊断性分析对其进行深入研究。 诊断分析使用来自不同内部来源的公司历史数据作为来源，并可以用有关当时市场情况的信息对其进行补充。 为了确定情况的原因，有必要深入挖掘数据来识别模式、趋势和相关性。数据分析师使用回归分析、异常检测或聚类等工具来诊断所发生的情况。 预测分析 到目前为止，我们已经看到了一些类型的分析侧重于过去，也就是说，它们侧重于界定和解释已经发生的事情。
