數(shù)據(jù)挖掘之關(guān)聯(lián)分析(完整版)
【正文】 可以向購買了 《 Web Analytics》 的用戶推薦 《 Web Analytics 》 。預(yù)言其目的是對未來未知變量的預(yù)測，這種預(yù)測是需要時間來驗證的，即必須經(jīng)過一定時間后，才知道預(yù)言準(zhǔn)確性是多少。 數(shù)據(jù)挖掘能做什么 分類 （ Classification） 首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進行分類。 例子： a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風(fēng)險 b. 故障診斷：中國寶鋼集團與上海天律信息技術(shù)有限公司合作，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對鋼材生產(chǎn)的全流程進行質(zhì)量監(jiān)控和分析，構(gòu)建故障地圖，實時分析產(chǎn)品出現(xiàn)瑕疵的原因，有效提高了產(chǎn)品的優(yōu)良率。 數(shù)據(jù)挖掘能做什么 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則 （ Affinity grouping or association rules） 決定哪些事情將一起發(fā)生。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 關(guān)聯(lián)推薦在實現(xiàn)方式上也可以分為兩種： 以產(chǎn)品分析為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)推薦 以用戶分析為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)推薦 基于用戶分
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