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數據挖掘框架的主要事件是什么？
2019-05-23
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學習數據挖掘就需要對數據挖掘框架有一定的了解，只有這樣我們才能夠更好地去理解數據挖掘。通常來說我們學習數據挖掘需要了解數據挖掘框架的主要事件內容，而數據框架的主要事件就是描述分類根據業務的需要進行必要的分類，估計根據業務數據判斷的需要定義需要估計的數據和數據區間值，對業務進行補充和協助。

1.分類

在業務構建中，最重要的分類一般是對客戶數據的分類，主要用于精準營銷。通常來說，分類數據最大的問題在于分類區間的規劃，分類區間的規劃需要根據業務流來設定，而業務流的設計必須以客戶需要為核心，因此，分類的核心思想在于能夠完成滿足客戶需要的業務。由于市場需求是變化的，分類通常也是變化的。是我們需要了解的事情。

2.估計

通常數據估計是互動營銷的基礎，基于客戶行為進行數據估計為基礎進行互動營銷已經被證實具有較高的業務轉化率，銀行業中通常通過客戶數據估計客戶對金融產品的偏好，電信業務和互聯網業務則通常通過客戶數據估計客戶需要的相關服務或者估計客戶的生命周期。數據估計必須基于數據的細分和數據邏輯關聯性，數據估計需要有較高的數據挖掘和數據分析水平。這樣我們才能夠對數據挖掘模型做好選擇。

3.預測

什么是預測呢？預測就是根據數據變化趨勢進行未來預測通常是非常有力的產品推廣方式，比如證券公司通常會推薦走勢良好的股票，銀行會根據客戶的資本情況協助客戶投資理財以達到某個未來預期，電信行業通常以服務使用的增長來判斷業務擴張和收縮以及營銷等。數據預測通常是多個變量的共同結果，每組變量之間一般會存在某個相互聯系的數值，我們根據每個變量的關系通?？梢杂嬎愠鰯祿A測值，并以此作為業務決策的依據展開后續行動。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于數據挖掘框架的主要內容，具體包括數據挖掘的分類、估計、預測知識，了解了這些知識能夠更好幫助我們去理解數據挖掘。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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