本文對數(shù)據(jù) 挖掘的算法和數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了研究。數(shù)據(jù) 挖掘的應(yīng)用如下，數(shù)據(jù) 挖掘在哪些領(lǐng)域？數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)用理由大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，什么是數(shù)據(jù) 挖掘？數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)該更正確地命名為‘叢數(shù)據(jù)鐘挖掘知識’，可惜有點(diǎn)長，數(shù)據(jù) 挖掘怎么做？關(guān)于什么是數(shù)據(jù) 挖掘，很多學(xué)者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡單來說，-1。

謝謝邀請。數(shù)據(jù) 挖掘:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的青睞。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法由于其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-1挖掘中得到了應(yīng)用。

其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個種子，逐個與反例集進(jìn)行比較。

數(shù)據(jù)挖掘在市場營銷中的應(yīng)用，旨在自動處理大量的原始交易數(shù)據(jù)以滿足用戶的需求，識別出重要的、有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用于營銷，有助于識別客戶的購買行為，發(fā)現(xiàn)客戶的購買模式和趨勢，提高服務(wù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)更好的客戶維系和滿意度，提高商品的銷售比例，設(shè)計(jì)更好的商品運(yùn)輸和配送策略，降低企業(yè)成本。因此，在市場營銷領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)意義重大。

對不同類型的客戶實(shí)施精細(xì)化分級管理，可以滿足客戶需求，節(jié)約成本，提高效率，最終維護(hù)和提升客戶忠誠度；準(zhǔn)確定位客戶的購買行為，通過需求分析、購買力分析、滿意度分析不斷改進(jìn)商品和服務(wù)數(shù)據(jù)analysis挖掘，更好地滿足客戶需求，增加銷量，節(jié)約成本，從而達(dá)到營銷的目的。