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東莞銷量數(shù)據(jù)分析

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-25

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等,這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的是通過分類模型,將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中,如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買情況劃分成不同的類,根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品,從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性,通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷中,回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過對(duì)本季度銷售的回歸分析,對(duì)下一季度的銷售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷改變。聚類類似于分類,但與分類的目的不同,是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大,但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小,跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系,即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。細(xì)致和充分的測(cè)試,保證可靠性;東莞銷量數(shù)據(jù)分析

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當(dāng)前,全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代,零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí),也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí),那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是,近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過程。從商業(yè)角度看,數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù),幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為:關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等;優(yōu)化推廣和客戶維護(hù)策略。

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