在廣告或者特價優惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業績大化。投入的資源可以是同質的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產品的優惠券來大化總體的收益目標?；诮M合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！智能數據挖掘怎么用

當前，全球零售業發展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業必須依靠企業的信息化來可持續發展。很多零售企業已采用了一系列信息技術。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業角度看，數據挖掘是新型的商業分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規則發現、分類或預測模型發現、序列模式發現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等；智能數據挖掘怎么用落地模式重，對業務系統侵入深、實施難、成本高、投入產出比低？與業務系統解耦，開箱即用，完全無侵入。

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點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，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸悺②厔蓊A測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。

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目前，自動化系統已經被引入到工業設計、制造等環節，系統的運行積累了海量的數據資源。如何從海量數據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數據記錄中發現隱藏的模式，可以為工業數據挖掘提供契機。大數據挖掘可以利用相關算法發現隱藏的數據知識，其功能主要包括關聯分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業運營產生的大數據來自設計、制造、生產等環節，涉及各類軟硬件設備。這些數據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。智能數據挖掘怎么用

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