七种常见的数据挖掘方法

时间:2020/5/20 14:09:12 | 浏览次数:


数据挖掘是一个决策支持过程。通过高度自动化地分析企业数据,进行归纳推理,挖掘潜在模型,可以帮助决策者调整市场策略,降低风险,做出正确决策。

 


使用数据挖掘进行数据分析的常用方法包括分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变异和偏差分析、网页挖掘等。他们从不同的角度挖掘数据。

 


1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征,并根据分类模式将它们分成不同的类。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类。

 


它可以应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等汽车零售商将客户根据汽车的喜好分为不同类别,以便营销人员可以直接将新的汽车广告手册邮寄给具有此类喜好的客户,从而大大增加商机。

 


2、回归分析。回归分析方法反映了事务数据库中属性值的时间特,生成一个将数据项映射到实值预测变量的函数,找出变量与属性之间的依赖关系,主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测和数据的相关性。

 


它可以应用于市场营销的各个方面,如客户搜索、维护和预防客户流失、产品生命周期分析、销售趋势预测和有针对性的促销活动。

 


3、聚类。聚类分析是根据相似性和差异性将一组数据分为几个类别。聚类分析的目的是使属于同一类别的数据尽可能大,使不同类别的数据尽可能小。可应用于客户群分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场分割等。

 


4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现,某些项可以在同一个事务中导出,即隐藏在数据关联或相互关系中。

 


在客户关系管理中,通过挖掘企业客户数据库中的大量数据,可以从大量记录中发现有趣的关联关系,找到影响营销效果的关键因素,为产品定位、客户群定价和定制、客户寻找、细分和维护、营销和推广、营销风险评估和欺诈预测等决策支持提供参考依据。

 


5、特征。特征分析是提取关于数据库中一组数据的特征表达式,这些表达式表达数据集的整体特征。例如,营销人员可以得到一系列原因和主要提取,我们可以得到一系列原因和主要特征的客户流失,利用这些特征可以有效客户流失。

 


6、变化和偏差分析。偏差包括一大类潜在有趣的知识,例如分类中的异常实例、模式的例外、偏离预期观测等等,目的是找出观测与参考之间的有意义的差异。在企业危机管理及其预警中,管理者对这些意外规则更感兴趣。突发规则挖掘可以应用于各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警。

 


7、Web页挖掘。随着互联网的迅速发展和网络的全球普及,网络信息量非常丰富。通过网络挖掘,我们可以利用网络的大量数据来分析、收集关于政治、经济、政策、科技、金融、各市场、竞争对手、供求信息、客户等方面的信息,重点分析和处理对企业外部门信息和管理过程可能造成重大危机。

 


数据挖掘是一个决策支持过程,它可以自动分析企业数据,进行归纳推理,挖掘潜在模式,帮助决策者调整市场策略,降低风险,做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

 


通过对大数据技术的分析和预测能力,公司提供智能数据分析、运行优化、决策、精确营销、竞争分析等综合营销服务。

 


 

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