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數(shù)據(jù)挖掘的目的
2016-06-06
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數(shù)據(jù)挖掘的目的

前面說了很多數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍，那么很多人會問：數(shù)據(jù)挖掘的目的是什么呢？我們總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘主要有以下三個目的：

（1）把握趨勢和模式；通過分析網(wǎng)購交易的記錄數(shù)據(jù)、呼叫中心內(nèi)的投訴數(shù)據(jù)、顧客滿意度的調(diào)查數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘工具(方法)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、購物籃分析，粗糙(Rough)集、對應(yīng)分析(雙尺度法)、主成分分析、聚類分析等。

（2）預(yù)測；利用數(shù)萬個數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，最有效的方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，它是具有強大功能的工具，即使數(shù)據(jù)是非線性關(guān)系也無妨。伹缺點是，需要大量數(shù)據(jù)并且因子分析的功能弱。利用數(shù)十個、數(shù)百個數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(shù)量化理論I、數(shù)量化理論II等，另外，預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)的方祛有灰色理論、最近鄰法、霍爾特(Holt)法、指數(shù)平滑法、移動平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、數(shù)量化理論I等。

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

這三點就是數(shù)據(jù)挖掘的主要目的，希望對您對數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識有所幫助。


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