數(shù)據(jù)已處理重要性體現(xiàn)在哪里?數(shù)據(jù) 挖掘要注意的是數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)本身不靠譜,挖掘出來的東西也不靠譜,在數(shù)據(jù) 挖掘,挖掘:的過程中,目標不是很明確,需要依靠挖掘算法才能發(fā)現(xiàn)在大量的中隱藏著什么,數(shù)據(jù) 挖掘的任務(wù)就是在這么龐大的量里找到有用的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信用卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。信用卡業(yè)務(wù)具有透支次數(shù)巨大、單筆金額小的特點,這使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信用卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用成為必然。國外信用卡發(fā)卡機構(gòu)已經(jīng)廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)推動信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展,實現(xiàn)全面績效管理。自1985年我國發(fā)行第一張信用卡以來,信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展突飛猛進,在信用卡業(yè)務(wù)重要性中積累了巨額的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)、/ -1/。
1.分析型CRM分析型CRM應(yīng)用包括市場細分、客戶獲取、交叉銷售和客戶流失。信用卡分析師收集和處理大量的數(shù)據(jù),分析這些數(shù)據(jù),找到它們的數(shù)據(jù)模式和特征,分析某個客戶群體的特征、消費習(xí)慣、消費傾向和消費需求,進而推斷出相應(yīng)消費群體的下一步消費行為,然后以此為依據(jù)。與傳統(tǒng)的不區(qū)分消費者特征的大規(guī)模營銷方式相比,這種方式大大節(jié)約了營銷成本,提高了營銷效果,從而為銀行帶來更多的利潤。
/Image-2/數(shù)據(jù)挖掘21世紀是高度信息化的時代。隨著計算機信息技術(shù)的快速發(fā)展和醫(yī)院信息平臺建設(shè)的需要,越來越多的軟件公司設(shè)計開發(fā)了各種醫(yī)療管理系統(tǒng),以滿足各醫(yī)院的需求?!菊勘疚膹臄?shù)據(jù) 挖掘的基本概念出發(fā),分析了臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點,探討了挖掘技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。
但是隨著時間的積累,各種醫(yī)院信息管理系統(tǒng)中存儲了大量的數(shù)據(jù)資源,包括文字、聲音、圖像、視頻等醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)的簡單查詢已經(jīng)逐漸不能滿足醫(yī)院管理者的需求。從大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提煉出有利于服務(wù)于臨床實踐和領(lǐng)導(dǎo)管理決策的數(shù)據(jù)顯得尤為重要,并承諾數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)在這方面的應(yīng)用。
2、數(shù)學(xué)不好可以學(xué) 數(shù)據(jù) 挖掘么是。數(shù)據(jù) 挖掘(英文:Datamining),又譯數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù) mining。這是數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(簡稱KDD)中的一個步驟。數(shù)據(jù) 挖掘一般指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計算機科學(xué)有關(guān),利用統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來達到上述目的。