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数据挖掘是做什么的

发布时间:2019-08-12 01:36 来源:未知 编辑:admin

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  展开全部数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

  说的最直白的就是从一堆数据中找出有价值的东西,以便用来赚更多的钱。。。

  1、从技术层面来说,按照数据挖掘产出的知识可以粗分为两大类:描述型挖掘和预测型挖掘。

  描述型挖掘是对现有数据的进一步精炼和归纳,从中抽取中更宏观的反映数 据特征的概念描述。举个例子来说,某家银行有几百万客户,数据仓库中存储了每个客户的人口统计信息、账户信息、交易信息、客服联络信息等详细数据。但是银 行不可能清楚地了解每位客户是什么样的客户,客户的消费模式到底是怎样的?这时一般需要把全体客户进行细分,划分为几个客户群,而且这种划分可以保证具有 相似行为、相似价值的客户会被放入同一个群组中。有了这些客户群,银行就能更容易地发现营销机会并制定营销战略。这个例子中所用的挖掘技术是聚类模型,它 就是一种典型的描述型挖掘。

  预测型挖掘,顾名思义,就是建立的挖掘模型具备预测能力。这种预测能力可能包括预测哪些客户下个月会流失,哪些客户对促销活动会积极响应,哪些客户的未来价值会成长以及成长多少等等。预测型挖掘常常对企业运营具有更强的指导作用,从而更快地见效。

  2、从应用层面来说,数据挖掘可以应用到很多行业中,包括电信、银行、证券、保险、制造、因特网等等。

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