大数据使用的数据挖掘技术有哪些?

开课吧小一2021-08-02 10:40

    众所周知数据挖掘技术可以帮助专业人员了解可用数据集,同时也可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。为了能够深入了解数据挖掘技术,需要明白大数据使用的数据挖掘技术有哪些。

大数据使用的数据挖掘技术有哪些?

    1、关联规则

    关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如,超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油,反之亦然。关联通常用于销售点系统,以确定产品之间的共同趋势。

    “这是一个非常简单的方法,但你会惊讶与其中有多少智慧和洞察,它可以提供许多企业的日常使用的信息,来提高效率和增加收入,根据科技公司Galvanize的说法。应用领域包括物品的实物摆放组织、市场营销和产品的交叉销售和上销。

    2、分类

    我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中,以便准确地预测该类内部会发生什么。

    某些行业会将客户进行分类。例如,一家信贷公司可以使用分类模型来确定贷款申请人的低、中或高信用风险。其他组织将当前和目标受众分为不同年龄和社会团体进行营销活动。

大数据使用的数据挖掘技术有哪些?

    3、聚类

    “聚类是将数据记录组合在一起的方法”根据AlexBerson、StephenSmith和KurtThearling在BuildingDataMiningApplicationsforCRM这本书中所说。“通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。”

    查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后,每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略,例如在一个簇中与另一个簇中的客户的购买模式的对比。

    4、决策树

    决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始,它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题,该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据,或者可以基于每个答案进行预测。

    5、序列模式

    序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。

    以上就是开课吧广场小编为大家整理的“大数据使用的数据挖掘技术有哪些?”一文,更多相关信息尽在开课吧广场数据分析教程频道。

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