數據挖掘系統是收集、組織,以及分析數據集。在收集到的數據中發現模式和關系是數據挖掘的目標。發現的模式和關系有助于組織根據過去的模式預測未來的趨勢。雖然這些模式可以用于預測目的,當用于分析的原始數據損壞、錯...
數據挖掘系統是收集、組織,以及分析數據集。在收集到的數據中發現模式和關系是數據挖掘的目標。發現的模式和關系有助于組織根據過去的模式預測未來的趨勢。雖然這些模式可以用于預測目的,當用于分析的原始數據損壞、錯誤分類或不包含生成精確結果所需的樣本時,就會出現不準確的模式。收集、組織和分析數據集的系統方法可稱為數據挖掘。將數據挖掘系統應用于以前收集的數據需要創建一個結構設計。然后通過體系結構過濾數據。如果有一個健全的體系結構,過濾后的數據將揭示數據之間的模式和重要關系。在數據挖掘系統發展之前,數據是按原樣收集并交付給用戶的;但是,一個設計得當的數據挖掘系統將用戶定義的目標或業務模型應用到數據中,并對最相關的信息進行分析,這些信息可用于計劃未來的活動并評估這些活動的潛在成功或失敗。通過集中精力于數據挖掘,以消費者為中心的公司的運營效率更高。例如,由于數據挖掘系統允許分析數據趨勢,在食品雜貨行業,這可能是與特定類型的購買者相關的產品類型。注意到這些趨勢可以使公司根據該群體中的關系來預測購買周期例如,如果當地一家雜貨店通過其數據挖掘系統發現,上班族母親經常在周二來購買冷凍披薩,然后,他們可以在星期二把冷凍披薩移到冷凍食品陳列柜的前面,以此作為攻擊目標。這個小動作有可能增加雜貨店的利潤。數據挖掘系統的用途多種多樣,從監視恐怖分子到改進視頻游戲,數據挖掘允許對流程和策略進行改進,從而直接影響用戶對產品或服務的體驗。大量企業使用數據挖掘來增加利潤,將目標鎖定在最有可能購買特定商品的特定客戶身上,然后這些企業將重點放在讓這些客戶進入當然,這可以讓企業從這些客戶那里收集更多的數據,并且他們可以進一步改進他們的數據收集方法
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發表于 2020-08-06 11:08
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- 分類:電腦網絡