数据挖掘技术及应用的评估与解释

基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。

数据挖掘技术其实是个蛮有意思的领域，涵盖了从数据仓库到 OLAP 技术，再到数据挖掘本身，层次挺丰富的。对于电信行业的应用，数据挖掘更是发挥了大的作用。嗯，数据仓库和 OLAP 技术是基础，你整理和数据，而数据挖掘则是让这些数据变得有价值。比如，电信领域通过数据挖掘可以精准客户行为，提高运营效率。至于工具，市场上有一些不错的，比如 R 和 Python 这类开源工具，它们在数据上表现得稳，适合各种规模的项目。如果你有兴趣深入了解，可以看看这篇资料，里面有多实际的案例哦。

CRM 的应用里，数据挖掘是个挺关键的活儿，尤其在营销、客户服务这些场景下，挖得好，客户留得住，利润也能跟着上来。像挖掘客户价值、预测流失用户，用的都是这套技术。 客户价值的逻辑，其实不难理解：你可以根据客户的购买频率、金额啥的，分出高价值和低价值客户，主打一个“把资源花在刀刃上”。 比如你做单机游戏推广，搞清楚哪些用户容易买买买，哪些只是看看，完再投放广告，效果提高。文章《单机游戏市场营销数据挖掘》里就讲了这一套，蛮有参考价值。 如果你更关注客户忠诚度，那推荐看看《基于 CRM 数据的客户价值挖掘》，从数据里掏金，精准找出值得长期培养的客户，挺实用。 嗯，做 CRM 系统开发的你，如果想一套

数据挖掘过程中，选择合适的工具至关重要。传统的自我编程虽然可行，但费时费力且性能不稳定。目前，市场上多家商业公司和研究机构推出了各种数据挖掘产品，例如SAS公司的Enterprise Miner和IBM公司的Intelligent Miner，这些工具不仅功能强大，使用也越来越简便。直接采用这些工具可以显著节省开发成本，并减少维护升级支出。为国内首份综合评估报告，汇集了业内专家意见，为企业的挑选提供了重要参考。

Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner、PRW Scenario等算法在数据挖掘领域中各具特色，涵盖决策树、神经网络、回归分析、Radial Basis Functions、最近邻、最近均值、Kohonen Self-Organizing Maps等方法，以及聚类和关联规则的应用。

数据挖掘的技术和应用算是我最近挺推荐的一份资料，内容讲得还蛮系统的。开头就直接讲清楚了数据挖掘到底干啥的——简单说，就是从一堆数据里扒出有用的信息，帮你少走弯路、做决策更靠谱。 模式识别、统计这些词听着挺吓人，其实你理解成：用各种办法把看不出来的规律给找出来。比如银行用来识别信用卡诈骗、或者电信公司查通话记录找可疑行为，都靠它。 还有一部分讲了蛮多行业应用的例子，像是精准营销、客户细分这些。你要是搞 CRM 系统或者电商平台，这些案例可以给你不少灵感。 有意思的是它还讲了几个常见流程模型，比如SPSS 的 5A 模型和SAS 的 SEMMA，看起来有点像项目流程图那味，但其实还挺实用，适合新手

你想了解数据挖掘系统吗？其实它就是用各种算法从大数据中提取有价值的信息。对于前端开发者来说，能理解数据挖掘背后的结构和技术会对优化用户体验、数据有。比如，数据挖掘系统的架构常包括数据采集、、和结果展示几个核心模块，每一块都至关重要。有一个挺好的资源了数据挖掘系统的结构和应用，你快速理解数据挖掘的基本框架。通过这个链接，你可以了解系统进展以及不同数据库系统的结构，算是一个全面的学习资料。如果你对数据库结构和挖掘技术有兴趣，这里也有不少技术应用实例，可以借鉴。另外，如果你正在做项目，了解这些框架的设计和技术细节会让你更高效地数据。是对于后台数据的部分，前端开发时能合理地展示和数据是关键的。嗯，学会

模式矩阵这个概念其实挺，基本上就是把数据对象用矢量的方式表示，把这些矢量按行列排成矩阵，行是对象，列是特征。你可以把它当作数据的基础工具，不同的数据对象可以通过这些特征的矢量表示来进行。比如说，某个对象的每个特征维度就代表它的一方面特性。了解了这个基本概念后，你可以深入了解它在数据挖掘、聚类等方面的应用，好用！ 如果你对多维数据的有兴趣，可以看看这些相关资源，它们会你更深入地理解模式矩阵如何在不同场景中发挥作用。你可以参考《多维空间中的多元统计》和《模式矩阵数据挖掘技术的新视角》，这两篇文章挺有的。再比如《数据商机挖掘：三维空间聚类演示》可以你更好地理解数据在空间中的分布及聚类方法。 ，模式矩

黑色简洁风格的导航菜单挺常见，数据挖掘工具里的比较和也算老生常谈，但这里有几个资源用着还不错。Enterprise Miner 的参数控制做得比较细，你要改模型参数，比如调优神经网络，操作挺灵活。PRW 也差不多，配置界面直观，点几下就能切换。Intelligent Miner 在参数调整上就有点欠火候，嗯，想要深度定制会不太顺手。不过它在决策树可视化上表现还行，基本功能都给你配好了，响应也快。Clementine 和 Scenario 在树的修剪上体验蛮好，你如果要对模型做简化，可以直接用它们的可视化界面，少写代码，省事。想看例子？可以去瞅瞅这篇数据挖掘决策树。神经网络扩展功能差异也挺，Ra