隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識(shí)。然而數(shù)據(jù)的“式”增長(zhǎng)，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來(lái)。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識(shí)，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識(shí)別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫(kù)等多種學(xué)科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險(xiǎn)公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個(gè)領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。深圳app數(shù)據(jù)分析軟件

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該問(wèn)題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類(lèi)問(wèn)題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因?yàn)檫@些廠商市場(chǎng)份額的提升有很重的依賴。交叉銷(xiāo)售的營(yíng)銷(xiāo)能也夠從推薦模型中獲益，因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫(huà)像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對(duì)于跨類(lèi)之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購(gòu)買(mǎi)和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫(huà)像，因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測(cè)量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)者銷(xiāo)售產(chǎn)品的來(lái)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者畫(huà)像，就像根據(jù)客戶購(gòu)買(mǎi)來(lái)對(duì)客戶畫(huà)像。快速：分布式計(jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果！

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促銷(xiāo)活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷(xiāo)對(duì)象，提高針對(duì)性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過(guò)廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷(xiāo)活動(dòng)，以達(dá)到促銷(xiāo)產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過(guò)比較促銷(xiāo)期間的銷(xiāo)售量和交易數(shù)量與促銷(xiāo)活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷(xiāo)活動(dòng)的有效性，還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷(xiāo)活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷(xiāo)售額。顧客忠誠(chéng)度分析：零售企業(yè)通過(guò)辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來(lái)跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過(guò)對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購(gòu)買(mǎi)序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買(mǎi)的商品分組，確定特定個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求，由時(shí)間序列模式推斷出相應(yīng)消費(fèi)群體或個(gè)體下一步的消費(fèi)行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)或忠誠(chéng)度的變化，據(jù)此對(duì)價(jià)格和商品的花樣加以調(diào)整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。深圳app數(shù)據(jù)分析軟件

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