ch1--第1講數(shù)據(jù)挖掘技術引論(存儲版)
【正文】 nmaking process. 商業(yè)智能的作用 ? 商業(yè)決策中合理地組織數(shù)據(jù)將產(chǎn)生競爭優(yōu)勢 – 最新的調(diào)查表明，企業(yè)中 93%的數(shù)據(jù)在商業(yè)決策處理中未用到。 合理安排稅務官的工作，為納稅人提供更迅捷、更準確的服務 通過數(shù)據(jù)挖掘您可以 發(fā)現(xiàn)最有價值的客戶 通過數(shù)據(jù)挖掘您可以 使組合銷售更有效率 通過數(shù)據(jù)挖掘您可以 留住那些最有價值的客戶 通過數(shù)據(jù)挖掘您可以 用更小的成本發(fā)現(xiàn)欺詐現(xiàn)象 ?通過采用自動或半自動的手段，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的行為和規(guī)則的探測和分析活動。 使直郵的回應率提高了 100％ 數(shù)據(jù)挖掘都干了些什么？ GUS日用品零售商店需要準確的預測未來的商品銷售量，降低庫存成本。 ?數(shù)據(jù)挖掘就是對觀測到的數(shù)據(jù)集（經(jīng)常是很龐大的）進行分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關系和以數(shù)據(jù)擁有者可以理解的新穎方式來總結數(shù)據(jù)。 ? 數(shù)據(jù)庫 —數(shù)據(jù)的墳摹 ? 商業(yè)智能幫助更快更好地決策 – 每 23年數(shù)據(jù)翻一倍 數(shù)據(jù)挖掘的基礎 ? 數(shù)據(jù)挖掘是一個多學科交叉領域 – 數(shù)據(jù)庫技術 – 人工智能 – 機器學習 – 神經(jīng)網(wǎng)絡 – 統(tǒng)計學 – 模式識別 – 知識庫系統(tǒng) – 知識獲取 – 信息提取 – 高性能計算 – 數(shù)據(jù)可視化 第三部分：數(shù)據(jù)挖掘流程 CRISP－ DM簡介 ? CRISP－ DM是 CRossIndustry Standard Process－ Data Mining的縮寫 ? 由 SPSS、 NCR、 DaimlerBenz在 1996年制定 ? CRISP是當今數(shù)據(jù)挖掘業(yè)界通用流行的標準之一 ? 它強調(diào)數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)中的應用，解決商業(yè)中存在的問題，而不是把數(shù)據(jù)挖掘局限在研究領
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