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Afrin8444

技术 聚类 。 应用统计方法 例如 预测、回归分析、趋势分析和模拟建模。 目前 有许多 工具可通过图形界面支持此数据挖掘过程 帮助您专注于您感兴趣的信息 而不需要正式的统计或编程语言知识。 与 与 与 与 与 与 发现适合您公司的完整 可以通过数据挖掘完成的分析类型 公司进行的主要分析类型有 分类; 聚类 协会章程 预报; 模拟建模。 详细请看下面 分类 分类是生成模型来区分两个或多个类别的过程 根据项目的特征确定项目属于哪个类别。 这种方法来自统计学和机器学习领域 其中算法试图识别数据中的模式 使我们能够区分 种行。

为或从其他行为或类的问题。 最终结果是 组称为 规则的逻辑条件。例如 如果客户 购买产品 那么客户很可能会购买产品 。 虽然看起来很简单 但您应该记住 些注意事项 正在建模什么 谁将使用该模型以及如何使 巴西 WhatsApp 号码数据 用它 这些问题可以让我们更好地回答该技术是否适合我们的问题。 分组 聚类是数据挖掘的基本部分 对于将大型数据集分割成相似对象组特别有用。 É 首先在他的概率论著作中引入了“簇 的概念 然后将其作为理解大群聚集现象的数学工具引入。但直到 年 约翰·斯图尔特·福斯特 ( ) 首次将这个想法应。



用到营销中 发表了 篇关于消费者集群的论文。 即使在今天 许多企业仍在继续使用这种技术 将其客户或潜在客户群划分为更小、更易于管理的群体或细分市场 以便更有效地针对特定的消息和优惠进行定位。 协会规则 关联规则是另 种可以使用数据挖掘技术完成的分析。 它涉及分析交易数据集 当记录购买等交易时 并寻找不同事件之间的相关性。学习关联规则的目标是发。