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这里的模式是指数据项之间的数学关系

无论是数字关系还是符号关系。通过这种方式,我们可以了解人们的行为方式,例如在超市购物时。例如,通过数据挖掘可以看出,牛奶和麦片的关系非常密切,大多数购买牛奶的人肯定会购买麦片。这样,数据挖掘可以帮助我们分析未来商品在货架上的摆放位置,即将牛奶放在麦片旁边,或者提供牛奶和麦片的促销套餐等。 除此之外,数据挖掘的应用还可以在其他各个领域进行。

其中包括客户关系管理即旨在管

理与客户的关系,从营销活动中实现利润最大化,识别有价值的客户并提供特殊待遇。 银行和金融,即检测交易中的欺诈行为。 零售和物流,即能够优化不    丹麦电话号码数据  同地点的库存水平、改善商店布局和促销等。 制造和维护,即预测或预防机器故障并寻找新模式来提高产品质量。 经纪及证券交易,即预测股价变动,以便了解买入或卖出股票的正确时机,预测股票上涨或下跌的方向,以及识别交易活动中的欺诈行为。

即预测估计索赔成本以更好地

进行业务规划、确定最佳定价方案以及识别和防止索赔活动中的欺诈。 最常见的数据挖掘过程是CRISP-DM(数据挖掘的跨行业标准过程)、SEMMA(样本、探索、修  英国电话号码  改、模型、评估)、KDD(数据库中的知识发现过程)。据要预测的内容的性质,“预测”可以更具体地称为“分类”(其中被预测的事物, 聚类 聚类根据相似的特征将一组事物(例如,数据库中呈现的对象、事件等)划分为多个片段。与“分类”相反,“聚类”中的类标签是未知的。

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