數(shù)據(jù)挖掘涉及“處理數(shù)據(jù)和識別信息中的模式和趨勢”，根據(jù)IBM所說，“數(shù)據(jù)挖掘原理已經(jīng)存在了許多年，但是隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，它更為流行了。”數(shù)據(jù)挖掘技術幫助專業(yè)人員了解可用數(shù)據(jù)集，本文將會介紹5種主要的數(shù)據(jù)挖掘技術，這些技術可以為企業(yè)和其他組織提供描述性和預測性的能力。

關聯(lián)規(guī)則

關聯(lián)規(guī)則使兩個或多個項之間的關聯(lián)以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯(lián)通常用于銷售點系統(tǒng)，以確定產(chǎn)品之間的共同趨勢。

應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產(chǎn)品的交叉銷售和上銷。

分類

我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便準確地預測該類內(nèi)部會發(fā)生什么。

某些行業(yè)會將客戶進行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風險。其他組織將當前和目標受眾分為不同年齡和社會團體進行營銷活動。

聚類

聚類是將數(shù)據(jù)記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對數(shù)據(jù)庫中發(fā)生的事情有一個高層次的認識。

查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業(yè)。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然后，每個子集可以根據(jù)簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在一個簇中與另一個簇中的客戶的購買模式的對比。

決策樹

決策樹用于分類或預測數(shù)據(jù)。決策樹從一個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用于分類或識別可被進一步分類的數(shù)據(jù)，或者可以基于每個答案進行預測。

將數(shù)據(jù)分成多個葉結點，所有葉結點的數(shù)據(jù)記錄數(shù)的加和等于輸入數(shù)據(jù)的記錄總數(shù)。例如，父結點中的數(shù)據(jù)記錄總數(shù)等于其兩個子結點中包含的記錄總和。

如果你需要針對可能流失的客戶提供一份市場營銷方案，則該模型非常易于使用。

序列模式

序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發(fā)生的可能。這種數(shù)據(jù)挖掘技術經(jīng)常被用來助于理解用戶購買行為。許多零售商通過數(shù)據(jù)和序列模式來決定他們用于展示的產(chǎn)品。

關于慧都大數(shù)據(jù)分析平臺

慧都大數(shù)據(jù)分析平臺「GetInsight®」升級發(fā)布，將基于企業(yè)管理駕駛艙、產(chǎn)品質(zhì)量分析及預測、設備分析及預測等大數(shù)據(jù)模型的構建，助力企業(yè)由傳統(tǒng)運營模式向數(shù)字化、智能化的新模式轉型升級，抓住數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展勢頭，提供管理效能，精準布局未來。了解更多，請聯(lián)系。

慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團隊為企業(yè)提供商業(yè)智能大數(shù)據(jù)平臺搭建，免費業(yè)務咨詢，定制開發(fā)等完整服務，快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉移到生產(chǎn)階段。

歡迎撥打慧都熱線023-68661681或咨詢慧都在線客服，我們有專業(yè)的大數(shù)據(jù)團隊，為您提供免費大數(shù)據(jù)相關業(yè)務咨詢！