述,再利用所发现的模式,参照新的数据的特征变量,将其映射入已知类别中如在医疗应用中,可根据患者的各种特征进行疾病其他算法性能更好,因此选择采用的算法具有种艺术性,要由具体应用的目标和情况决定,而不能仅仅由算法的性能判断数据挖掘方法通常分为两类统计模型和机器学习技术,其中机器学习与数据挖掘关系最密切统计模型应用于数据挖掘主要是进行评估,常用的统计技术有概率分布相关分析回归聚类分析和判别分析等机器学习是人工智能的个分支果与以前知识的潜在冲突,及利用统计方法对模式进行评价,决定是否需要重复以前的操作,以得到最优最适合的模式数据挖掘抽取的信息经过事后处理可用于解释当前或历史现象,预测未来可能发生的情况,使决策者参照从过去发生的事实中抽取的信息进行决策制定常用技术及算法数据挖掘的核心是采用机器学习统计等方法进行知识学习的阶段数据选定的技术选择具体的算法,如采用算法为定性的变量建立分类模型算法用于解决连续的定量变量的情况等选择数据挖掘算法要确定搜索数据中隐藏模式的方法,如确定适当的模型和参数集合,还应将这具体的技术与数据挖掘的全局目标匹配挖掘数据用选定的算法或算法组合在模式空间中进行反复迭代的搜索,从数据集合中抽取出隐藏的新企业营销论文数据挖掘在营销中的运用式与市场篮子分析相似,不过是用时间点发现的产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别的概率聚类用于市场细分,将顾客按其行为或特征模式的相似性划分为若干细分市场,以采取有针对性的营销策略分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级破产预测等目前国外许多大型零售企业前,必须要加以精炼处理,如通过缩减高维复杂数据的维数,减少有效变量的个数等另外在数据准备阶段中,通过用户交互引入领域专家知识也很重要,可帮助定义具体问题和用户需求,使模型更直观限制搜索空间,以便高效率的发现更精确的知识对发现的结果进行后处理,从中过滤出有意义有价值的知识和信息挖掘知识和信息作为数据挖掘技术集消费者和同类企业等的大量信息,并利用和数据挖掘等分析技术对其进行分析处理,据此确定相应的营销策略和特定的目标顾客群数据挖掘在营销中的主要应用有关联分析即市场篮子分析,用于了解顾客的购买习惯和偏好,有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略序列模目搜索的过程,可能会得出毫无意义或的结果目前对数据挖掘的研究仍主要集中在数据挖掘技术上,数据准备直未得到应有的重视,在其新著中,对数据挖掘中的数据准备作了详细的论述数据准备大致分为步数据集成,数据选择,数据转化数据集成从多个异质操或纪录中经常起发生的项目,由此推断事件间潜在的关联,识别有可能重复发生的模式关联分析的典型例子是市场篮子分析,描述顾客的购买行为如尿布与啤酒的故事就属于关联分析,可帮助零售商决定商品的摆放和捆绑销售策略序列模式与关联分析类似,只是扩展为段时间的项目集间的关系,常把序列模式看作由时间变量连接起来的关联序列分析可作性数据库文件或遗留系统提取并集成数据,解决语义义性,统不同格式的数据,消除冗余重复存放数据的现象同时还要清洗数据,包括对噪声数据缺失数据及异常数据等的处理数据选择在相关领域和专家知识的指导下,辨别出需要进行分析的数据集合,缩小挖掘范围,避免盲目搜索,提高数据挖掘的效率和质量数据缩减和转化选定的数据在经过挖掘数据挖掘在营销中的运用数据挖掘的任务数据挖掘的任务常见的有种类型分类用于预测事件所属的类别其中样本数据中包含标识样本事件所属类别的数据项,类别是已知的,由数据挖掘根据样本数据构建对这些类别的模式的描述,再利用所发现的模式,参照新的数据的特征变量,将其映射入已知类别中如在医疗应用中,可根据患者的各种特征进行疾病数据库之类的高级数据库系统的数据挖掘技术挖掘不同来源的数据信息系统的数据挖掘所发现知识的应用发现的知识与专家定义的知识的集成以及确保在数据挖掘中对隐私的保护方法等,都是以后需深入研究的重要论题随着数据挖掘技术的迅速发展,越发掀起了投资数据挖掘项目的高潮但在实现这复杂昂贵的技术同时,也客户的消费模式来预测应在什么时候向哪些客户提供哪些产品美国运通公司有个用于记录信用卡业务的数据库,通过对这些数据进行挖掘,制定了关联结算优惠的促销策略,即如果个顾客在个商店用运通卡购买套时装,那么在同个商店再买双鞋,就可以得到比较大的折扣,的核心,知识与信息的挖掘主要有下面几部分构成确定挖掘的任务类型确定系统要实现的功能及任务,是属于分类或关联等中哪种类型选择合适的挖掘技术在确定挖掘任务的基础上,选择适当的数据挖掘技术如分类模型常由有指导的神经元网络或归纳技术如决策树来实现聚类常用聚类分析技术关联分析使用关联发现和序列发现技术等选择算法根据作性数据库文件或遗留系统提取并集成数据,解决语义义性,统不同格式的数据,消除冗余重复存放数据的现象同时还要清洗数据,包括对噪声数据缺失数据及异常数据等的处理数据选择在相关领域和专家知识的指导下,辨别出需要进行分析的数据集合,缩小挖掘范围,避免盲目搜索,提高数据挖掘的效率和质量数据缩减和转化选定的数据在经过挖掘式与市场篮子分析相似,不过是用时间点发现的产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别的概率聚类用于市场细分,将顾客按其行为或特征模式的相似性划分为若干细分市场,以采取有针对性的营销策略分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级破产预测等目前国外许多大型零售企业物进化的过程,反复进行选择交叉和突变等遗传操作,直至满足进化停止的条件遗传算法是最成功的机器学习技术之,常与其他技术结合使用,如用于优化神经元网络的模型和参数集等数据挖掘在营销中的应用数据库营销是数据挖掘目前最成功商业应用,作为种结合了信息技术和营销理论的新型营销方式,通过搜企业营销论文数据挖掘在营销中的运用暴露了很多问题投资者往往对其存有过高期望,低估成本,带来了极大的风险另外还需要有专门的内部专业技术人员或咨询机构解释评价数据挖掘结果,增加了成本因此信息管理人员和投资者还需充分认识其潜在的问题,要从需求数据财力及技术个方面考虑,认真进行成本效益分析,避免不必要的开支和风险企业营销论文数据挖掘在营销中的运式与市场篮子分析相似,不过是用时间点发现的产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别的概率聚类用于市场细分,将顾客按其行为或特征模式的相似性划分为若干细分市场,以采取有针对性的营销策略分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级破产预测等目前国外许多大型零售企业行业务,极大地扩展了自己的业务范围结束语数据挖掘技术是目前国际上的个研究热点,并已在各行业如金融证券业零售业等得到了应用,初步发挥了其优越性和潜力,但同时它也面临着些不可避免的问题,如需要进步研究在不同抽象层次挖掘多类型知识的有效方法更灵活方便的数据挖掘语言或接口研究针对面向对象的数据库空间数据库和多媒体最大的缺点是其不透明型,无法解释结果是如何产生的及其在推理过程中所用的规则决策树是种树型结构的预测模型,其中树的非终端节点表示属性,叶节点表示所属的不同类别根据训练数据集中数据的不同取值建立树的分支,形成决策树,对其进行反复修剪后转化为规则,可用于对新数据分类与神经元网络最大的不同在于其决策制定的过程是可既增加了商店的销售量,也可以增加运通卡在该商店的使用率美国的读者文摘出版公司运行着个积累了年的业务数据库,其中容纳有遍布全球的亿多个订户的资料,并保证数据不断得到实时的更新,基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势,使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志书刊和声像制品的出版和发作性数据库文件或遗留系统提取并集成数据,解决语义义性,统不同格式的数据,消除冗余重复存放数据的现象同时还要清洗数据,包括对噪声数据缺失数据及异常数据等的处理数据选择在相关领域和专家知识的指导下,辨别出需要进行分析的数据集合,缩小挖掘范围,避免盲目搜索,提高数据挖掘的效率和质量数据缩减和转化选定的数据在经过挖掘和金融保险行业都已建立了营销数据库,并利用数据挖掘技术发现对种产品感兴趣的顾客,帮助制定认识和保留最佳顾客的计划,增进与顾客的关系,识别并跟踪有发展前景的市场,根据顾客反馈确定产品开发计划,提高销售人员调配的效用,这些都为企业带来了独特的竞争优势如美国银行使用数据挖掘工具,根据集消费者和同类企业等的大量信息,并利用和数据挖掘等分析技术对其进行分析处理,据此确定相应的营销策略和特定的目标顾客群数据挖掘在营销中的主要应用有关联分析即市场篮子分析,用于了解顾客的购买习惯和偏好,有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略序列模病诊断等聚类用于描述和发现数据库中以前未知的数据类别其中样本数据中不包含类别变量,数据挖掘将具有共同趋势和模式的数据元组聚集为类,使类内各元组相似程度最高,类间差异最大常用于市场细分,可根据已有顾客的数据,利用聚类技术将市场按顾客的消费模式的相似性分为若干细分市场,以进行有针对性的市场营销关联用于发现给定事件见的,可以解释结果是如何产生的典型的例子是回归决策树方法遗传算法是种基于生物进化理论的优化技术其基本观点是适者生存,用于数据挖掘中,则常把任务表示为种搜索问题,利用遗传算法强大的搜索能力找到最优解具体来讲,就是模仿生物进化的过程,反复进行选择交叉和突变等遗传操作,直至满足最优解具体来讲,就是模仿生企业营销论文数据挖掘在营销中的运用式与市场篮子分析相似,不过是用时间点发现的产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别的概率聚类用于市场细分,将顾客按其