10种数据挖掘技术

2023-06-01 0 1,014

甲草值检验

在某些情况下,仅仅通过介绍潜在性态势,无法随心所欲解释统计数据搜集。还必须能够发现统计数据中的极度或极度值。

比如,你会想调查一下价格攀升的原因,这种假如你的买主几乎都是男性,你就能拷贝或让社会公众参与到这个周期性中去。即使如此,在7月的“其它人周”期间,男性买房人数目仍大幅上升。

关连预测

此种关连与态势有关,但对于倚赖亲密关系的表达式来说是唯一的。在此种情况下,是要寻找与该事件息息相关的某一该事件和特征。

比如:当你的顾客买回一个某一的货品时,他们也会买回第三个类似的货品。这也被用作在譬如“人们也买回了”这种的新浪网平台上建议买回该货品。

聚类

聚类在某种意义上近似于进行分类,但依照关联性将科学知识短片女团在一起,比如:依照你的岗位数收入或你选择在零售店网购的数目,将你的顾客统计资料重要信息绑定到不同的客户群P43EB96SJ。

进行分类

,逼使您将各种特性搜集到可界定的类型中,接着得出结论更多推论或服务于某一功能。

比如,假如预测每个贷款人的财务管理历史或买回历史记录,您可能会将其辨识为“低”、“中”或“高”贷款。接着我们将被用来介绍更多关于这些客户的重要信息。

重回

重回主要就用作预估和可视化目的,考虑到其它表达式的存在,以确认某一表达式的均方机率。

比如,依照易用性、消费需求和竞争等其它因素,能预估某一数目。重回的主要就目标是帮助您确认取值统计数据子集中两个(或多个)表达式之间的确凿亲密关系。

基础架构/统计数据湖

没有基础架构,统计数据预测是不完备的。统计数据储存是一种用作安全可靠储存大量有组织统计数据的方法。统计数据的留存不仅是一个留存难题,也是统计数据维护和安全可靠的难题。大规模的业务需要统计数据仓库来安全可靠地储存统计数据。随着大统计数据控制技术的应用,基础架构也慢慢被统计数据湖等新控制技术代替

可视化

图表、图表和数字图像是统计数据可视化的过程,这使企业能够量化和改进其增长。你还能将自己的增长速度与竞争对手进行比较,并评估自己的市场地位。统计数据可视化将使公司能够做出明智的决策,因为他们知道统计数据的简单、定义良好的表示。

统计预测

统计数据的平均值、模式和中位数是用来预估未来态势的。对于企业来说,统计预测是非常有用的,因为它为企业未来的利润铺平了道路。利用统计统计数据,公司能做出战略选择,衡量其ROI,并制定营销计划,通过统计数据考虑潜在性态势。

跟踪模式

统计数据预测最关键的策略之一,是在统计数据集中发现态势。它通常检验周期性性发生的某一重要信息畸变,或某一表达式随时间的波动。

比如,你可能会注意到,某一某一的产品往往会在假期前不久增加销售额,或者炎热的天气会给你的网站带来更多的顾客。

序列模式

这意味着统计数据的顺序,是已知的。序列预测对企业也很有用,因为它们能跟踪销售态势。它还能帮助组织介绍活动发生的先后顺序,实现预估。

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