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數據挖掘的目的
2016-06-06
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數據挖掘的目的

前面說了很多數據挖掘的應用范圍，那么很多人會問：數據挖掘的目的是什么呢？我們總結數據挖掘主要有以下三個目的：

（1）把握趨勢和模式；通過分析網購交易的記錄數據、呼叫中心內的投訴數據、顧客滿意度的調查數據、購物數據等，可以把把握顧客的購買意愿和類型、投訴的種類等信息。數據挖掘工具(方法)中神經網絡、購物籃分析，粗糙(Rough)集、對應分析(雙尺度法)、主成分分析、聚類分析等。

（2）預測；利用數萬個數據進行預測，最有效的方法是神經網絡法，它是具有強大功能的工具，即使數據是非線性關系也無妨。伹缺點是，需要大量數據并且因子分析的功能弱。利用數十個、數百個數據進行預測(和因子分析)的方法有回歸分析、判別分析、邏輯回歸分析、數量化理論I、數量化理論II等，另外，預測時間序列數據的方祛有灰色理論、最近鄰法、霍爾特(Holt)法、指數平滑法、移動平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、數量化理論I等。

（3）求最優解。在多種約束條什下，要實現利益最大化或者成本最小化，應該怎樣求解參數(未知參數)呢?使用Excel的規劃求解可以輕松地解決這個問題。

這三點就是數據挖掘的主要目的，希望對您對數據挖掘的認識有所幫助。



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