資料探勘涉及「處理資料和識別資訊中的模式和趨勢」，資料探勘技術幫助專業人員了解可用資料集，本文將會介紹5種主要的資料探勘技術，這些技術可以為企業和其他組織提供描述性和**性的能力。
關聯規則
關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買士多啤梨時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。
應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。
分類我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將專案分配到目標類別或類中，以便準確地**該類內部會發生什麼。
某些行業會將客戶進行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風險。其他組織將當前和目標受眾分為不同年齡和社會團體進行營銷活動。
聚類聚類是將資料記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓終端使用者對資料庫中發生的事情有乙個高層次的認識。
檢視物件分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在乙個簇中與另乙個簇中的客戶的購買模式的對比。
決策樹決策樹用於分類或**資料。決策樹從乙個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用於分類或識別可被進一步分類的資料，或者可以基於每個答案進行**。
將資料分成多個葉結點，所有葉結點的資料記錄數的加和等於輸入資料的記錄總數。例如，父結點中的資料記錄總數等於其兩個子結點中包含的記錄總和。
如果你需要針對可能流失的客戶提供乙份市場營銷方案，則該模型非常易於使用。
序列模式
序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發生的可能。這種資料探勘技術經常被用來助於理解使用者購買行為。許多零售商通過資料和序列模式來決定他們用於展示的產品。
資料探勘是一種決策支援過程，它通過高度自動化地分析企業的資料，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策，這對於乙個企業的發展十分重要。
資料探勘技術，常用的主要是哪幾種？
01關聯規則 關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買士多啤梨時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。這是乙個非常簡單的方法，但你會驚訝與其中有多少智慧型和洞察，它可以提供許多企業的日常使用的資訊，來提高效率和增加收入，根據...
vi有哪幾種模式
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前言 我們在做專案的時候經常會用到集群,在面試的時候也經常會問到你們有沒有用集群，怎麼部署的。無論你是 web容器集群還是db集群，按照所要解決的問題可以分為如下幾種 平行計算或稱平行計算是相對於序列計算來說的 平行計算的能力的目的是提高計算速度。平行計算分為時間計算和空間計算 時間計算既是流水線技...