數(shù)據(jù)挖掘涉及“處理數(shù)據(jù)和識別信息中的模式和趨勢”，根據(jù)IBM所說，“數(shù)據(jù)挖掘原理已經(jīng)存在了許多年，但是隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，它更為流行了。”數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助專業(yè)人員了解可用數(shù)據(jù)集，本文將會(huì)介紹5種主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這些技術(shù)可以為企業(yè)和其他組織提供描述性和預(yù)測性的能力。

關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則使兩個(gè)或多個(gè)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時(shí)也常買鮮奶油，反之亦然。關(guān)聯(lián)通常用于銷售點(diǎn)系統(tǒng)，以確定產(chǎn)品之間的共同趨勢。

應(yīng)用領(lǐng)域包括物品的實(shí)物擺放組織、市場營銷和產(chǎn)品的交叉銷售和上銷。

分類

我們可以使用多個(gè)屬性來標(biāo)記特定類別的項(xiàng)。分類將項(xiàng)目分配到目標(biāo)類別或類中，以便準(zhǔn)確地預(yù)測該類內(nèi)部會(huì)發(fā)生什么。

某些行業(yè)會(huì)將客戶進(jìn)行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風(fēng)險(xiǎn)。其他組織將當(dāng)前和目標(biāo)受眾分為不同年齡和社會(huì)團(tuán)體進(jìn)行營銷活動(dòng)。

聚類

聚類是將數(shù)據(jù)記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對數(shù)據(jù)庫中發(fā)生的事情有一個(gè)高層次的認(rèn)識。

查看對象分組情況可以幫助市場細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)。在這個(gè)例子中可以使用聚類將市場細(xì)分為客戶子集。然后，每個(gè)子集可以根據(jù)簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在一個(gè)簇中與另一個(gè)簇中的客戶的購買模式的對比。

決策樹

決策樹用于分類或預(yù)測數(shù)據(jù)。決策樹從一個(gè)簡單的問題開始，它有兩個(gè)或多個(gè)的答案。每個(gè)答案將會(huì)引出進(jìn)一步的問題，該問題又可被用于分類或識別可被進(jìn)一步分類的數(shù)據(jù)，或者可以基于每個(gè)答案進(jìn)行預(yù)測。

將數(shù)據(jù)分成多個(gè)葉結(jié)點(diǎn)，所有葉結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)記錄數(shù)的加和等于輸入數(shù)據(jù)的記錄總數(shù)。例如，父結(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)記錄總數(shù)等于其兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)中包含的記錄總和。

如果你需要針對可能流失的客戶提供一份市場營銷方案，則該模型非常易于使用。

序列模式

序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發(fā)生的可能。這種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)常被用來助于理解用戶購買行為。許多零售商通過數(shù)據(jù)和序列模式來決定他們用于展示的產(chǎn)品。

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