數(shù)據(jù) 挖掘人員必須滿足以下基本條件，才能完成數(shù)據(jù)挖掘project中的相關(guān)任務(wù)。1.數(shù)據(jù) -0數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-0，數(shù)據(jù) 挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題，所謂數(shù)據(jù) 挖掘是指-1。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)是根據(jù)不同的需求從各種信息中獲取知識(shí)的過(guò)程。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目的是禁止用戶接觸原始數(shù)據(jù)的繁瑣細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、潛在有用的知識(shí)并直接報(bào)告給用戶。中文名:知識(shí)發(fā)現(xiàn)mbth:知識(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，KDD知識(shí)發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù) 挖掘更寬泛的說(shuō)法數(shù)據(jù)分類(lèi):數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分類(lèi)，數(shù)據(jù)聚類(lèi)、下降與預(yù)測(cè)、相關(guān)與關(guān)聯(lián)、序列發(fā)現(xiàn)、描述與判別、時(shí)間序列分析、知識(shí)類(lèi)型、技術(shù)應(yīng)用、概述、典型技術(shù)、創(chuàng)新技術(shù)、操作步驟、應(yīng)用范圍、概念分析知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)是數(shù)據(jù) 挖掘的一個(gè)更寬泛的術(shù)語(yǔ)，即可以根據(jù)不同的需求從各種媒介表達(dá)的信息中獲取知識(shí)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目的是禁止用戶接觸原始數(shù)據(jù)的繁瑣細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的、簡(jiǎn)潔的知識(shí)并直接報(bào)告給用戶。

數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過(guò)程。功能:通過(guò)算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息。應(yīng)用:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，文字，多媒體數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)，時(shí)序數(shù)據(jù)，Web 數(shù)據(jù)，其中包含半結(jié)構(gòu)/。擴(kuò)展資料:需要是發(fā)明之母。近年來(lái)，-1挖掘引起了信息業(yè)界的極大關(guān)注。主要原因是有大量的數(shù)據(jù)可以廣泛應(yīng)用，迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識(shí)。

數(shù)據(jù) 挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題，所謂數(shù)據(jù) 挖掘是指-1。數(shù)據(jù) 挖掘是一個(gè)決策支持過(guò)程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等。，并對(duì)自動(dòng)化程度較高的企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并做出歸納。

問(wèn)題1:為什么要開(kāi)展-1挖掘并收集客戶信息-1挖掘客戶關(guān)系管理中技術(shù)的典型應(yīng)用？客戶獲取客戶獲取的傳統(tǒng)方式一般是通過(guò)大量的媒體廣告和傳單。這種方法涉及的方面太多，針對(duì)性不強(qiáng)，企業(yè)投入太大。數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)可以從以往的市場(chǎng)活動(dòng)中有用數(shù)據(jù)(主要指潛在客戶反應(yīng)模式的分類(lèi))建立數(shù)據(jù) 挖掘模型。因此，企業(yè)可以了解真實(shí)潛在客戶的特征分類(lèi)，從而在未來(lái)的市場(chǎng)活動(dòng)中有的放矢，而不是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)。