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來源: 發布時間:2022-09-17

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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;線上零售數據挖掘哪幾種挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性。

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