數(shù)據(jù)挖掘之關聯(lián)分析-在線瀏覽
2025-07-13 04:57本頁面
【正文】 出模型，該模型用于對未知變量的預言。預言其目的是對未來未知變量的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經(jīng)過一定時間后，才知道預言準確性是多少。 例子： a. 超市中客戶在購買 A的同時，經(jīng)常會購買 B，即 A = B(關聯(lián)規(guī)則 ) b. 客戶在購買 A后，隔一段時間，會購買 B （序列分析） 數(shù)據(jù)挖掘能做什么 聚類（ Clustering） 聚類是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。 例子： a. 一些特定癥狀的聚集可能預示了一個特定的疾病 b. 租 VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬于不同的亞文化群 數(shù)據(jù)關聯(lián) 我們會發(fā)現(xiàn)很多網(wǎng)站都具備了內(nèi)容推薦的功能，這類功能無疑在幫助用戶發(fā)現(xiàn)需求，促進商品購買和服務應用方面起到了顯著性的效果。 交叉營銷 (Cross Marketing)：從客戶的購買行為中發(fā)現(xiàn)客戶的多種需求，向其推銷相關的產(chǎn)品或服務。 數(shù)據(jù)關聯(lián) 關聯(lián)推薦在實現(xiàn)方式上也可以分為兩種： 以產(chǎn)品分
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