數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的知識(模型或規(guī)則)的過程。1.數(shù)據(jù) 挖掘我能怎么辦？1) 數(shù)據(jù) 挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化(描述和V可視化)2) 數(shù)據(jù) 挖掘以上六種分析方法數(shù)據(jù) -0可以分為兩類:直接間接-2挖掘直接-2挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，這個模型對剩余的有用。
5、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘,或 數(shù)據(jù) 挖掘的過程是什么營銷大學(xué)數(shù)據(jù)信息服務(wù)的發(fā)展引導(dǎo)了企業(yè)的商業(yè)規(guī)劃，優(yōu)化了商業(yè)資源的配置，提高了商業(yè)營銷的效率，實現(xiàn)了精準(zhǔn)營銷。征信大學(xué)數(shù)據(jù)的信息服務(wù)的開展，有效地解決了交易雙方信用信息不對稱的問題，提高了交易的可靠性保障，使商業(yè)活動的開展更加值得信賴和健康。數(shù)據(jù) 挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊、隨機的信息中提取潛在有用的信息和知識的過程數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-2。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應(yīng)的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進行。結(jié)果分析:對數(shù)據(jù) 挖掘的結(jié)果進行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。
6、 數(shù)據(jù) 挖掘是什么?數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、相關(guān)性分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。從大量的-2挖掘中，導(dǎo)出隱藏的、以前未知的、具有決策潛在價值的關(guān)系、模式和趨勢，利用這些知識和規(guī)則建立決策支持的模型，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程。數(shù)據(jù) 挖掘它集成了多種學(xué)科和技術(shù)，功能很多。目前主要功能有:(1)分類:根據(jù)被分析對象的屬性和特征，建立不同的分組來描述事物。
7、 數(shù)據(jù) 挖掘在 客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系管理中技術(shù)的典型應(yīng)用客戶收購客戶傳統(tǒng)的收購方式一般是通過大量的媒體廣告。這種方法涉及的方面太多，針對性不強，企業(yè)投入太大。-2挖掘可從以往市場活動中收集到的技術(shù)有用性數(shù)據(jù)(主要指潛力客戶反應(yīng)模式分類)成立數(shù)據(jù)。因此，企業(yè)可以了解真實潛力的分類客戶，從而在未來的市場活動中有的放矢，而不是傳統(tǒng)的經(jīng)驗猜測。
比如把數(shù)據(jù)按照不同年齡段整理存放在圖書館的簡單動作就是細(xì)分。分段讓用戶從更高的層面觀察數(shù)據(jù)在庫中，分段讓人們以不同的方式對待客戶在不同的分段群體中。數(shù)據(jù) 挖掘中的分類和聚類技術(shù)允許用戶根據(jù)企業(yè)感興趣的屬性，如類別、年齡、職業(yè)、住址、偏好等，對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分類?？蛻艏?xì)分是企業(yè)確定產(chǎn)品和服務(wù)的基礎(chǔ)，也是建立客戶一對一營銷的基礎(chǔ)。
8、 數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù) 客戶價值分析數(shù)據(jù)挖掘Technology:客戶RFM法用于價值分析(近因購買日期、各期購買頻率、各期平均單次購買金額(貨幣)可科學(xué)預(yù)測老的未來購買金額客戶(有交易客戶)，進而計算毛利率和關(guān)系營銷費用，因此這里，客戶 Value指的是CRM毛利。CRM毛利采購金額-產(chǎn)品成本-關(guān)系營銷費用。
1.客戶購買行為的隨機模型中隱藏著哪些秘密？隨機模型不僅顯示了購買頻率概率和平均金額概率的密度分布，還隱藏了購買頻率的兩個秘密，平均金額的狀態(tài)轉(zhuǎn)移的期望值和概率，等待被揭示。揭秘之后，你會更好的理解用必要的長寬樣本建立一套堅實可靠的隨機模型的意義數(shù)據(jù)，樣本越大，客戶的價值推測結(jié)果越接近將要發(fā)生的情況。
