資料探勘是企業將原始資料轉化為有用資訊的過程。透過使用軟體在大量資料中尋找模式,企業可以瞭解更多的客戶資訊,以制定更有效的營銷策略,增加銷售,降低成本。資料探勘依賴於有效的資料收集、倉儲和計算機處理。
資料探勘過程用於構建機器學習模型,為搜尋引擎技術和網站推薦程式等應用程式提供動力。
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資料探勘涉及探索和分析大量資訊,以收集有意義的模式和趨勢。它可以用於多種方式,如資料庫營銷、信用風險管理、欺詐檢測、垃圾郵件過濾,甚至可以辨別使用者的情緒或意見。
資料探勘過程分為五個步驟。首先,組織收集資料並將其載入到資料倉儲中。接下來,他們在內部伺服器或雲上儲存和管理資料。業務分析人員、管理團隊和資訊科技專業人員訪問資料並確定如何組織資料。然後,應用軟體根據使用者的結果對資料進行排序,最後,終端使用者以易於共享的格式(如圖形或表格)呈現資料。
資料探勘程式根據使用者的請求分析資料中的關係和模式。例如,公司可以使用資料探勘軟體建立資訊類。舉例來說,假設一家餐廳想使用資料探勘來確定何時應該提供某些特色菜。它檢視所收集的資訊,並根據客戶訪問的時間和他們訂購的內容建立類。
在其他情況下,資料探勘者根據邏輯關係找到資訊叢集,或者檢視關聯和順序模式,得出消費者行為趨勢的結論。
倉儲是資料探勘的一個重要方面。倉儲是指公司將資料集中到一個資料庫或程式中。有了資料倉儲,組織可以衍生出資料片段,供特定使用者分析和使用。
然而,在其他情況下,分析師可能會從他們想要的資料開始,並基於這些規範建立資料倉儲。無論企業和其他實體如何組織資料,他們都使用它來支援管理層的決策過程。
雜貨店是資料探勘技術的知名使用者。許多超市向顧客提供免費的忠誠卡,讓他們可以享受非會員無法享受的降價優惠。這些卡片讓商店很容易追蹤誰在買什麼,什麼時候買,什麼價格。在分析資料之後,商店就可以利用這些資料向顧客提供針對他們購買習慣的優惠券,並決定什麼時候將商品**或什麼時候以全價**。
當一個公司只使用不代表整個樣本組的選定資訊來證明某一假設時,資料探勘可能會引起關註。
... 分類(classification)和預測(prediction)的區別 分類和預測是與資料探勘相關的兩個術語。資料對於幾乎所有的組織來說都是重要的,以增加利潤和了解市場。純資料沒有多大價值。因此,為了得到有用的資訊,應該對資料進行處理。...
...的過程,但基於它們的含義,它們之間還是有區別的。在資料探勘領域,聚類和分類是兩種型別的學習方法。這兩種方法都透過一個或多個特徵將物件特徵化為組。 目錄 1. 概述和主要區別 2. 什麼是群集 3.什麼是分類 4. 並列比...
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...習、資訊檢索、影象調查和相關任務中。 這兩種策略是資料探勘過程的兩個主要部分。在資料分析領域,這些是管理演算法所必需的。具體來說,這兩個過程都將資料劃分為多個集合。這項任務在當今的資訊時代非常重要,因...