识别数据中的模式

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这种方法来自统计学和机器学习领域 其中算法试图 使我们能够区分 种行为或从其他行为或类似答案中回答我们的问题。 最终结果是 组称为 规则的逻辑条件。例如 如果客户 购买产品 那么客户很可能会购买产品。 虽然看起来很简单 但您应该记住 些注意事项 正在建模什么 谁将使用该模型以及如何使用它 这些问题可以让我们更好地回答该技术是否适合我们的问题。 分组 聚类是数据挖掘的基本部分 对于将大型数据集分割成相似对象组特别有用。 埃米尔·博雷 在他的概率论著作中首次引入了“簇 的概念 后来将其作为理解大群聚合现象的数学工具引入。但直到 年 约翰·斯图尔特·福斯特 次将这个想法应用到营销中 发表了 篇关于消费者集群的论文。

即使在今天 许多企业仍在继续使用这种技术将其客户或潜在客户群划分为更小、更易于管理的群体或细分市场 以便更有效地针对特定的消息和优惠进行定位。 协会规则 关联规则是另 种可以使用数据挖掘技术 WhatsApp 数据 完成的分析。 它涉及分析交易数据集 当记录购买等交易时 并寻找不同事件之间的相关性。学习关联规则的目标是发现可以挖掘以进行预测的变量之间有趣的关联。 例如 关联规则可能告诉我们 如果顾客购买黄油 他很可能也会购买面包。 预报 预测使您能够预测未来趋势、项目需求或在采取某些策略之前预测其效果 以寻找精确的信息。 这些模型使用过去和当前条件的数据来生成预测。该技术对于生产计划、产品发布、运输路线等规划活动特别有用。





但它也可用于根据人口统计、生活方式或生命周期来预测消费者行为。 模拟模型 仿真模型就是通过数学方程来预测分析师定义的某些变量中事件发生的概率。 该模型使用统计数据来模拟现实生活场景并测试可能影响事件结果的不同因素 环境、政治、经济 。 主要目标是根据从分析营销软件创建的报告中提取的信息为您的公司创建 。这样 您的决策始终有数字支持 因此您知道哪些领域需要改进以及资源应该分配到哪里。 毕竟 当你有正确的数据支持时 做出决定会容易得多。