数据挖掘技术的

数据挖掘是从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程数据。数据挖掘/来源必须真实、丰富、嘈杂。发现的是用户感兴趣的知识。发现的知识应该是可接受的、可理解的和适用的。它不要求发现普遍知识，只支持特定的发现问题。数据挖掘技术数据挖掘是人工智能和数据库领域的热点问题，所谓/

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如何使用数据是智能分析捕捉有价值客户集合的关键。没有经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业来说都是没有价值的。百会CRM可以根据客户消费行为和身份信息，筛选分析客户数据，识别目标客户；从客户的兴趣爱好来分析客户感兴趣的产品；来自历史商业信息挖掘潜在商机。多维度分析潜在客户，判断其能否给企业带来可衡量的价值，是客户开发的关键一步。

1。了解业务，将业务问题转化为数据 挖掘问题2。整合数据，将建模要求整合到数据，并执行/12344。得到最好的模型4。模型部署和应用5。模型更新维护宜信华辰豌豆DM可视化数据 挖掘平台洞察企业数据法、全挖掘-1/。大数据 挖掘主要涉及以下四种:1。关联规则关联规则将两个或多个项目关联起来，以确定它们的模式。

相关性通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。2.分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项目。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确预测该类中会发生什么。有些行业会对客户进行分类。3.聚类"聚类是一种组合的方法数据 records "查看对象分组可以帮助企业进行市场细分。在本例中，聚类可用于将市场细分为客户子集。

1。基于大量的数据，并不是说小的数据数量挖掘不出来。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在更小的数据卷上运行并取得结果。但是，一方面，太小的数据数量可以通过人工分析来总结，另一方面，太小的数据数量通常不能反映实际世界的一般特征。2.非平凡所谓非平凡，就是发现的常识不简单。一定不能类似于某著名体育评论员说的:“我算了一下，直到比赛结束才发现一个搞笑的现象。

太巧了！“这是常识。这看似没有必要，但很多不了解事务常识的新手，往往会犯这种错误。3.隐含性数据 Discovery是数据深度中的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到这些信息。4.新奇发现的常识应该是不为人知的，否则只是为了验证交易专家的经验。只有新的常识才能帮助公司获得进一步的洞察力。5.价值挖掘的结果必须给企业带来直接或间接的利益。

遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法。遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-1挖掘中得到了应用。Sunil已经成功开发了基于遗传算法的数据 挖掘工具，并使用该工具在两次飞机失事的真实数据数据库上进行数据实验。遗传算法的应用还体现在与神经网络和粗糙集的结合上技术。

结合遗传算法和bp算法训练神经网络，然后从网络中提取规则。但是，遗传算法的算法复杂，早期收敛到局部极小的问题一直没有解决，根据信息存储格式，用于挖掘的对象与数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源和多媒体相关。