大數(shù)據(jù)分析與挖掘(編輯修改稿)
2025-09-11 21:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 用的多少時間做一個估計，而不會使用牛頓定律來算。 13 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 一般流程 14 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 功能 ?關(guān)聯(lián)規(guī)則 ?分類與預(yù)測 ?聚類分析 ?… 15 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 關(guān)聯(lián)規(guī)則 16 關(guān)聯(lián)規(guī)則 ： 零售業(yè)應(yīng)用 ? 幾十年來 ， 大型零售商塔吉特收集了海量的數(shù)據(jù) ， 記錄了每一位經(jīng)常光顧其各分店的顧客數(shù)據(jù) 。 ? 發(fā)現(xiàn)女客戶會在懷孕四個月左右 ， 大量購買無香味乳液 。 由此挖掘出 25項與懷孕高度相關(guān)的商品 ， 制作 “懷孕預(yù)測 ” 指數(shù) 。 ? 推算出預(yù)產(chǎn)期后 ， 就能搶先一步 ， 將孕婦裝 、 嬰兒床等折扣券寄給客戶 。 ? 在接下來的幾年中會根據(jù)嬰兒的生長周期定期給這些顧客推送相關(guān)產(chǎn)品 ， 使這些客戶形成長期的忠誠度 。 17 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 分類與預(yù)測 18 數(shù)據(jù)挖掘 分類與預(yù)測 金融創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計 19 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 時間序列分析 20 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 時間序列分析 ? 時間序列預(yù)測即以時間序列所能反映的社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性，進行引伸外推，預(yù)測其發(fā)展趨勢的方法，簡單來說就是從已知事件測定未知事件。 ? 時間序列數(shù)據(jù)的趨勢變動可分為以下四點： ? 趨勢性、周期性、隨機性、綜合性 ? 預(yù)測時一般設(shè)法過濾除去不規(guī)則變動，突出反映趨勢性和周期性變動。 21 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 聚類分析 22 數(shù)據(jù)挖掘： Data Mining 社交網(wǎng)絡(luò)、輿情分析 … 23 社交網(wǎng)絡(luò)的分析 ? 社交網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)圈子的識別 ?
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