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网站数据库中的数据组中提取这些数据的特征

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发表于 2020-1-9 17:30:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
数据挖掘,又称数据库知识发现,是人工智能和数据库研究领域的一个热点问题,数据挖掘是指从大量数据库中发现隐藏的、先前未知的、潜在有价值的信息的异常过程。
使用数据日志进行数据分析的常用方法包括分类、回归分析、分组、关联规则、特征、变化和偏差分析、web挖掘等,它们从不同的角度收集数据。
分类是指对数据库中数据对象组的共性特征进行识别,并根据分类方法将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类。可用于客户分类、客户属性与功能分析、客户满意度分析、客户趋势预测等。例如,汽车经销商可以根据客户对汽车的偏好将其分为不同的类别,因此营销人员可以直接向有这些偏好的客户发送新车小册子,从而显著增加商机。
回归分析方法反映了事务数据库中随时间变化的属性值特征,建立了将数据项映射到实际值预测中并检测变量或属性之间依赖关系的函数,其主要研究内容包括数据线趋势特征,预测数据行和数据之间的相关性。
它可以应用于市场营销的各个方面,如客户搜索、客户流失活动的维护和预防、产品的生命周期分析、销售趋势预测和有针对性的促销。
聚类分析
聚类分析根据相似性和差异性将一组数据分为若干类,其目的是尽可能减少同一类数据之间的相似性和不同类数据之间的相似性。
它可以用来对客户群进行分类、分析客户背景、预测客户购买趋势、市场细分等。
关联规则是描述数据库中数据项之间关系的规则,这意味着根据事务中某些项的出现,其他项也可能出现在同一事务中,即。隐藏在数据之间的连接或关系。
在客户关系管理中,从企业客户数据库中提取大量的数据,从大量的记录中发现有趣的关系,找出影响营销效果的关键因素,为产品定位提供决策支持,建立客户群价格和客户群定制,并提供客户搜索、细分和维护、营销和推广、营销风险评估和欺诈预测等环节的基础。
特点
属性分析是从数据库中的数据组中提取这些数据的特征,并表达数据集的总体特征,例如,交易者可以从客户流失因素的特征中获益,从而获得客户流失的若干原因和主要特征,有效防止客户流失。
偏差包括一大类潜在的有趣发现,如异常实例、模型异常、观测结果与期望值之间的偏差等。其目的是发现观测结果与参考量之间的显著差异,管理者在处理业务危机和预警时更加注重意外规则,对各种异常信息的探测、分析、识别、评价和预警可以应用到挖掘中。

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