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如何做好数据挖掘模型的9条经验总结_数据挖掘培训

如何做好数据挖掘模型的9条经验总结_数据挖掘培训数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许...

cdadata 9年前 (2015-10-09) 2007℃ 1喜欢

如何做好数据挖掘模型的9条经验总结人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容...

cdadata 9年前 (2015-09-23) 2789℃ 0喜欢

数据挖掘模型：行为细分和分类两个的数据挖掘模型中最常见的应用是用于行为细分和分类。在行为细分，聚类模型来分析客户的行为模式，并确定可操作的分组与差异化的特点。分类模型，用于预测事件的发生（如客户流失，购买附加产品等），并估计事件的倾向。分类（或倾向）模型通常用于优化直接营销活...

cdadata 9年前 (2015-07-13) 3618℃ 1喜欢