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数据挖掘技术 应用

金融、医疗保舰市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业。 介绍: 数据挖掘,又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘...

数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 作用就是从海量数据中挖掘潜在的...

CRM(Customer Relationship Management),即客户关系管理。这个概念最初由Gartner Group提出来,而在最近开始在企业电子商务中流行。CRM的主要含义就是通过对客户详细资料的深入分析,来提高客户满意程度,从而提高企业的竞争力的一种手段,它主...

现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则,即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析,从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类,在每一个类别里的客...

数据挖掘技术对提升企业核心竞争力影响研究社交网络的图数据挖掘应用研究云计算和大数据环境下数据挖掘算法研究数据挖掘在智能在线答疑系统中的应用商务智能、推荐系统、主题模型等等很多。

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多,这里面要注意两点,一个是大数据本身的技术处理平台,一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容,如下: 对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景,传统的公交线路规划往往需要在前...

大讲台数据挖掘为你解答: 按难度比较:嵌入式计算机 < 数据挖掘技术和应用 < 人工智能与知识工程 按发展前景:嵌入式计算机 < 数据挖掘技术和应用 < 人工智能与知识工程 按可操作性:嵌入式计算机 > 数据挖掘技术和应用 > 人工智能与知识工程 ...

目前擞据挖掘的应用领域包括以下八个方面: 金融、医疗保舰市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业 在选择一种数据挖掘技术的时候,应根据问题的特点来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适。应选择符合数据模型的算法,确定合适的模型...

客户内在需求管理是以客户为中心(而不是以产品为中心)、以企业与外部的业务交流为主导(而不是局限于企业内部的事务)、以企业的前端业务应用为主(而不是以企业的后端业务处理为主)的管理模式。 一、客户内在需求管理需要数据挖掘 当今社会...

互联网金融,目前需要算法的是主要是风控模型。能查到的有IPC、FICO、WeCash之类的。 当然你可以自己拿一些模型比如”逻辑回归“来实现对用户打分卡及细分,计算贷款利率、期限、额度。数据挖掘嘛,首先是要定位一个商业问题,然后再评估该问题在...

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