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數據挖掘框架需要注意什么？
2019-04-24
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數據挖掘框架是一個十分重要的東西，而數據挖掘框架的主要事件有很多需要我們注意的內容，一個完整的數據挖掘框架的后續工作就是重視某些細節，這樣才能夠保證數據挖掘的成功，在這篇文章中我們給大家介紹相關的數據挖掘框架的內容。


1.數據分組

數據分組是精準營銷的基礎，當數據分組以客戶特征為主要維度時，通?？梢杂糜诠烙嬒乱淮涡袨榈幕A，數據分組的難點在于分組維度的合理性，通常其精確性取決于分組邏輯是否與客戶行為特征一致。這些都能夠幫助我們挖掘出有用的數據。


2.聚類

數據聚類是數據分析的重點項目之一，在健康管理系統中通過癥狀組合可以大致估計病人的疾病，在電信行業產品創新中客戶使用的業務組合通常是構成服務套餐的重要依據，在銀行業產品創新中客戶投資行為聚合也是其金融產品創新的重要依據。數據聚類的要點在于聚類維度選取的正確性，需要不斷的實踐來驗證其可行性。


3.描述

描述性數據的最大效用在于可以對事件進行詳細歸納，通常很多細微的機會發現和靈感啟迪來自于一些描述性的客戶建議，同時客戶更愿意通過描述性的方法來查詢搜索等，這時就需要技術上通過較好的數據關聯方法來協助客戶。描述性數據的使用難點在于大數據量下數據要素提取和歸類，其核心在于要素提取規則以及歸類方法，要素提取和歸類是其能夠被使用的基礎。這些基礎往往都是最重要的。


4.負責數據挖掘的內容

復雜數據挖掘比如Video，Audio等，其要素目前依然難以通過技術手段提取，但也可以從上下文與語境中提取一些要素幫助聚類，例如重要客戶標記了高度重要性的Video一般優先權重也應該較高。復雜數據的挖掘目前處理的方式一般通過數據錄入的標準化來解決，核心在于數據錄入標準體系的規劃，初期規劃是盡可能考慮完善，不僅僅適用現在，而且可以適用于未來。


在這篇文章中我們給大家介紹了數據挖掘框架的內容，了解了這些內容能夠方便我們更好地理解數據挖掘以及做好數據挖掘工作。大家在做數據挖掘工作的時候或者在組建數據挖掘框架以后一定要注意上述所說的細節。


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