什么是數(shù)據(jù) 挖掘？什么是大數(shù)據(jù)，O2O的大是什么姿態(tài)數(shù)據(jù)金礦數(shù)據(jù) O2O的大數(shù)據(jù)金礦是什么姿態(tài)挖掘先來分辨一下/12344。零售業(yè)講的是商品屬性，進貨價格，商戶類型等，大數(shù)據(jù)如何分類大數(shù)據(jù)的類型大致可以分為三類:傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)、機器和傳感器數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)。

問題1:常用的數(shù)據(jù) 挖掘算法有哪些？10分有十個經(jīng)典算法:我是從譚磊的書上學的。以下是網(wǎng)站給出的答案:1。C4.5C4.5算法是機器學習算法中的分類決策樹算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點，在以下幾個方面對ID3算法進行了改進:1)用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時選擇值較多的屬性的不足；2)建樹過程中的修剪；3)可以完成連續(xù)屬性的離散化；4)能夠處理不完整數(shù)據(jù)。

Da 數(shù)據(jù)的類型大致可以分為三類:傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)、機器和傳感器數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)。1.傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)):包括CRMsystems 數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)ERP 數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、賬戶-2的客戶。2.機器和傳感器數(shù)據(jù)(機器生成的/傳感器數(shù)據(jù)):包括CallDetailRecords、智能電表、工業(yè)設備傳感器、設備日志(通常是Digitalexhaust)、transactions數(shù)據(jù)等。

Twitter和臉書等社交媒體平臺。擴展信息有四種方式:大-2挖掘商業(yè)價值:1。劃分客戶群體，然后為每個群體定制特色服務。2.模擬真實環(huán)境，發(fā)掘新需求，提高投資回報。3.加強部門聯(lián)系，提高整個管理鏈和產業(yè)鏈的效率。4.降低服務成本，發(fā)現(xiàn)隱藏的線索，創(chuàng)新產品和服務。

O2O的大數(shù)據(jù)金礦應該采取什么姿態(tài)挖掘首先我們來區(qū)分一下數(shù)據(jù)商業(yè)社會中產生的兩端，其中一端是TOB端，也就是商戶端，這部分顯示的是企業(yè)在銀行的存貸款情況。零售業(yè)講的是商品屬性，進貨價格，商戶類型等。說白了就是和業(yè)務有關數(shù)據(jù)；另一端是TOC端，即個人端，在銀行以個人存貸款數(shù)據(jù)為代表；零售就是銷售，顧客在店里的活動，會員卡信息等。數(shù)據(jù).

數(shù)據(jù)進化的第一階段:靜態(tài)數(shù)據(jù)商業(yè)時代線下，也就是我們所說的傳統(tǒng)企業(yè)，第一階段數(shù)據(jù)屬于靜態(tài)數(shù)據(jù)，如何理解？也就是說你辦了信用卡或者實體店會員卡，第一次注冊的信息是不能由你個人隨時更改的。這個數(shù)據(jù)如果你不打電話給銀行或者實體店，或者他們不聯(lián)系你，永遠不會改變。即使你換了手機號，搬了無數(shù)次家，信用卡和會員卡在有效期內仍然可以使用。這種情況現(xiàn)在已經(jīng)有了很大的改觀，但還是靜態(tài)的/。

large數(shù)據(jù)(bigdata)，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無法被當前主流的軟件工具捕捉、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)在合理的時間內做出更加積極的商業(yè)決策。(在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Times》中，Da 數(shù)據(jù)是指采用所有方法數(shù)據(jù)而不是隨機分析(抽樣調查)的捷徑)。

數(shù)據(jù)的四個“V”有四個特點:第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級跳到PB級；第二，數(shù)據(jù)有很多類型，前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。再次，數(shù)據(jù)的來源直接導致分析結果的準確性和真實性，如果數(shù)據(jù)的來源完整真實，最終的分析結果和決策會更加準確。第四，處理速度快，一秒定律。