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【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

二、数据挖掘（DM） 　　数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。 　　...（三）选择合适的数据挖掘工具 　　如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律性，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 )

文章目录 一、 数据挖掘引入 二、 数据挖掘简介 三、 数据挖掘 与 KDD ( Knowledge Discovery From Data ) 从数据到知识 四、 数据挖掘中的数据源 五、 数据挖掘中的特点...数据过载问题 : ① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ; ② 数据处理瓶颈 : 需要在 数据库 , 数据仓库 , 或其它信息介质中处理海量数据 ; 我们被数据淹死了...解决方案 : ① 数据仓库技术 : 数据仓库技术 和 在线分析处理技术 ; ② 数据挖掘技术 : 从海量数据中 , 挖掘感兴趣的知识 ; 二、 数据挖掘简介 ---- 1 ....: Data / Pattern Analysis ; ④ 信息收获 : Information Harvesting ; ⑤ 商务智能 : Business Intelligence 与数据挖掘类似的技术还有...---- 任何数据都可以用于数据挖掘 , 音乐数据 , 图像数据 , 视频数据 , 文本数据等都可以被挖掘 ; 数据挖掘的算法本质是一样的 , 只是针对不同的数据 , 进行对应的修改 ; 五、 数据挖掘中的特点

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大数据挖掘有哪些技术

数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。 　　...2、神经网络算法 　　神经网络是将计算机技术与现代神经生物学结合的产物，该技术是通过模拟人脑信息处理机制，对数值数据进行处理，并在处理过程中表现出一种思维、学习和记忆能力。 　　...5、关联规则法 　　关联规则的主要优势是能对数据与数据之间的依赖关系进行准确描述，该技术能对给定事物数据库进行深入分析，寻找各数据和项目之间的内在联系，然后将所有符合支持度和置信度的，符合一定标准的关联规则进行罗列...数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。...根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。

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数据挖掘技术具有哪些特点？

数据挖掘源自《从数据库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能会议上。...数据挖掘的定义是：数据挖掘是KDD中的一步，它使用特定算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式。 数据挖掘技术的特点 1.基于大量数据：不是说无法挖掘小数据量。...这似乎没有必要，但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。 3.隐含性：数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。...有人说数据挖掘只是“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这只是一个错误的想法。...不可否认的是，在某些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标，或者由于数据质量不足，或者由于人们抵制不断变化的业务流程，又或者由于挖掘人员缺乏经验，都会导致结果不佳甚至根本没有效果。

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数据挖掘的7个重要技术

数据挖掘技术 数据挖掘是查看大型信息库以生成新信息的过程。直觉上，你可能认为数据挖掘是指提取新的数据，但事实并非如此; 相反的，数据挖掘是从已经收集的数据中推断出新的模式和知识。...数据挖掘专家们在自己所在的领域，依靠数据库管理，统计和机器学习的交叉技术，可以更好地从大量数据中获取到自己想要的结论。但是，他们使用什么技术来实现这一点呢？...回答是：”数据挖掘技术” 只要利用以下技术中的一种或多种，数据挖掘则会变得非常有效： 1.跟踪模式。数据挖掘中最基本的技术之一就是学习识别数据集中的模式。...分类是一种更为复杂的数据挖掘技术，它迫使您将各种属性集中到可识别的类别中，然后您可以使用这些类别得出进一步的结论或提供某种功能。...如何用好数据挖掘工具 那么你是否需要最新最好的机器学习工具来应用这些技术呢？不一定。实际上，您可以用相对适中的数据库系统和一些简单直接可对接的大数据工具来完成一些尖端的数据挖掘工作。

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沈浩老师：谈谈数据挖掘技术

我在写市场研究中的多变量分析时，总是有同学问我关于数据挖掘的相关问题，我在写博客文章的时候也说要详细说说数据挖掘；什么是数据挖掘呢？...当然，前提要有数据信息，这个层面的数据挖掘已经到了操作型数据挖掘了，其实，我们经常讲到的数据挖掘是分析型数据挖掘！...数据挖掘：就是从海量的数据中采用自动或半自动的建模算法，寻找隐藏在数据中的信息，如趋势（Trend）、模式（Pattern）及相关性（Relationship），是从数据库中发现知识的过程，运用电脑存储数据和数据库技术以及使用统计分析方法工具...记得沙龙就在我们中国传媒大学我们调查统计研究所开的（那时还叫北京广播学院），参加沙龙的主要是新浪、联想、IBM、SPSS、SAS还有一些市场研究公司的技术总监和老总，大家都比较忙，没有时间准备交流的内容...当从关系的角度重新理解数据挖掘的时候，我看到了数据挖掘完全不同于传统多变量分析或者说统计分析的思路。当然，数据挖掘不仅仅是关联分析，还有更多的建模技术！

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数据挖掘技术与经典案例分析

作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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大数据时代下数据挖掘技术的应用

数据挖掘是一种从生活中的海量数据里“挖掘”出潜在的、前所未有的知识的技术。...在大数据时代中，数据挖掘技术的地位是无可比拟的。 数据挖掘的研究现状 数据挖掘将高性能计算、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术和专家系统等多个范畴的理论和技术融合在一起。...屈芳等提出了“互联网+大数据”模式的养老实现途径，整个养老服务体系是建立在多元异构信息汇聚和数据融合挖掘之上，“互联网+大数据”的养老体系是将多种信息通信技术进行融合，在这里，包括通信技术、数据挖掘技术及人工智能技术等...在利用数据挖掘技术处理和解决实际问题时，王光宏等提出了3个值得注意的角度：用数据挖掘技术解决问题的类型、解决数据挖掘的数据准备工作及数据挖掘的理论基础。...本文通过对国内外的研究现状进行剖析，分析了数据挖掘技术的主要方法，介绍了数据挖掘技术的应用领域，总结了在大数据时代下数据挖掘技术未来的发展趋势。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ...., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如...数据管理策略 : 传统数据与大数据 ; 设计有效的数据组织与索引技术 , 通过采样 , 近似等手段 , 减少扫描次数 , 提高数据挖掘算法效率 ; ① 传统数据 ( 内存管理数据 ) : 传统的数据管理方法是将数据都放入内存中..., 少量数据 , 直接在内存中处理 , 不需要特别关注数据管理技术 ; ② 大数据 ( 集群管理数据 ) : 数据挖掘中的数据一般是 GB , TB 甚至 PB 级别的大数据 , 如果使用传统的内存算法处理这些数据

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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PPT | 数据挖掘技术与经典案例分析

作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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大数据使用的5种主要数据挖掘技术

数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”，根据IBM所说，“数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。”...数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集。这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。 1 关联规则 关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。...每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。 将数据分成多个叶结点，所有叶结点的数据记录数的加和等于输入数据的记录总数。...这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。...成都加米谷教育，专注于大数据人才培养，9月下旬数据分析与挖掘培训班新课正在火热咨询报名中，活动好礼可叠加使用！

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘 功能 II . 数据挖掘 结果判断 III . 数据挖掘 学习框架 IV . 数据挖掘 分类 I . 数据挖掘 功能 ---- 1 ....数据挖掘 结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的 知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于 模式 的t 统计和结构...数据挖掘 学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....数据挖掘原理 : 数据库技术 ( 索引 , 数据压缩 , 数据结构 ) , 人工智能 , 机器学习 , 统计学 , 信息论 , 理论计算 ( 近似 / 随机 算法 ) , 数学规划 , 几何计算 ; 3...根据采用的技术分类 : 如 机器学习 , 模式识别 , 神经网络 , 可视化 等技术类型的 数据挖掘 ; 4 . 根据应用领域分类 : 如 金融 , 生物 , 电讯 等领域的数据挖掘 ;

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 决策树模型 1、 决策树模型创建 2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 ---- 1 ....用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ...., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据管理策略 : 传统数据与大数据 ; 设计有效的数据组织与索引技术 , 通过采样 , 近似等手段 , 减少扫描次数 , 提高数据挖掘算法效率 ; ① 传统数据 ( 内存管理数据 ) : 传统的数据管理方法是将数据都放入内存中..., 少量数据 , 直接在内存中处理 , 不需要特别关注数据管理技术 ; ② 大数据 ( 集群管理数据 ) : 数据挖掘中的数据一般是 GB , TB 甚至 PB 级别的大数据 , 如果使用传统的内存算法处理这些数据

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【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

基本技术 1统计学 统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。...这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。...目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳 规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。...它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。...数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。

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【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。 数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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大数据分析及挖掘包含哪些技术？

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？...大数据分析技术 改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术...数据挖掘涉及的技术 数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。...数据挖掘主要过程 根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。...传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。 数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。

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数据挖掘：Python数据分析中的高级技术点

数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代，数据不断产生和积累，数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。...Python作为一种功能强大的编程语言，在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点，帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。图片1....特征选择与降维1.1 特征选择特征选择是数据挖掘中的重要步骤，它的目标是从原始数据中选择最相关的特征，以减少数据维度和提高建模效果。...文本挖掘文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息和模式的过程。Python提供了丰富的文本挖掘工具和技术，如词袋模型、TF-IDF权重和主题建模等。...这些高级技术点为您在数据挖掘过程中提供了更多的工具和方法。当然，除了本文提到的技术点，还有许多其他的高级技术可以探索和应用。在实际应用中，请根据您的具体需求和数据特点选择适合的技术和工具。

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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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