1樓：cda資料分析師
資料探勘技術應用於企業市場營銷，是以市場營銷學生物市場細分及消費者行為分析原理為基礎，通過加工、處理、分析涉及消費者消費行為的大量資訊，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，以及相關環境發生變化可能性幾率，就可以推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定內容定向營銷，這與傳統的不區分消費者物件特徵的大規模營銷手段相比，不僅大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，而且能防範營銷風險，從而為企業帶來更多的利潤。在市場營銷中利用資料探勘技術可以解決的問題有：識別有價值的顧客及他們的性格特徵，**消費者的購買行為，顧客流失分析，評估廣告效果，評估及劃分信用風險，評估潛在消費者交叉銷售和向上銷售直接目標銷售，欺詐發現關於環境變化的狀態引數及可能性概率。
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2樓：網友
資料探勘在市場營銷中的應用，目標是為了滿足使用者需求，自動處理大量的原始交易資料，從中識別重要和有意義的關聯規則。將關聯規則挖掘應用於市場營銷有助於識別顧客購買行為，發現顧客購買模式和趨勢，改進服務質量，取得更好的顧客保持力和滿意程度，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。因而將資料探勘技術應用於市場營銷領域中具有重要的意義。
3樓：網友
識別客戶，讓你知道哪些是你的潛在客戶，哪些客戶的忠誠度比較高，根據這些資料得到你的客戶分類；
對不同型別的客戶實施精細化分級管理，滿足客戶需求，同時能夠節省成本、增加效率，最終保有和提公升客戶的忠誠度；
準確定位客戶的購買行為，通過需求分析、購買力分析、滿意度分析等資料分析挖掘，不斷改進貨品和服務，能夠更好的滿足客戶需求，增加銷量、節約成本，以達到營銷的目的。
什麼是資料探勘，簡述其作用和應用。
4樓：砸貨鋪子
資料探勘(data mining)是通過分析每個資料，從大量資料中尋找其規律的技術，主要有資料準備、規律尋找和規律表示3個步驟。資料探勘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
作用就是從海量資料中挖掘潛在的有用的資訊。
5樓：使用者
最初的資料探勘分類應用大多都是在這些方法及基於記憶體基礎上所構造的演算法。和它們的權係數：w1, w2, ,wn，求和計算出的 xi*wi ，產生了。
資料探勘技術具有哪些特點?
6樓：環球青藤
①基於大量資料
並非說小資料量上就不可以進行挖掘，實際上大多數資料探勘的演算法都可以在小資料量上執行並得到結果。但是，一方面過小的資料量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小資料量常常無灶脊舉法反映出真實世界中的普遍特性。
②非平凡性
所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的「經過我的計算，我發現了乙個有趣的現象，到本場比賽結束為止，這屆世界盃的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合！」那種知識。
這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的資料探勘新手卻常常犯這種錯誤。
③隱含性
資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識，而不是那些直接浮現在隱碧資料表面的資訊。常用的bi工具，例如報表和olap，完全可以讓使用者找出這些資訊。
④新奇性
挖掘出來的知識應該是以野襪前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
⑤價值性
挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料探勘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認的是在一些資料探勘專案中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為資料質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導致效果不佳甚至完全沒有效果。
但大量的成功案例也在證明，資料探勘的確可以變成提公升效益的利器。
7樓：璟媚仔
資料探勘技術的特點 1.基於大量資料：不是說如蔽畢無法挖掘並蔽小資料量。實渣芹際上，大多數資料探勘演算法都可以在較小的。
資料應用主要包括精準營銷和產品創新等領域
8樓：
親您好，很高興為您解答：資料應用主要包括精準營銷和產品創新等領域如下；1、電商行業電商行業是最早將大資料用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大資料在行業中的數滾納者據量變得越大，並且種類非常多。
在未來的發展中，大資料在電子商務中有大多的想象，其中主要包括**趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。2、金融行業大資料在金融行業的使用大薯是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大資料演算法進行的。
這些演算法能夠越來越多地考慮社交**和**新聞，並茄緩且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是**。3、生物技術基因技術是人類未來挑戰疾病的重要**。科學家可以利用大資料技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要**之一。
技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。
資料探勘技術具有哪些特點?
9樓：環球青藤
1.基於大量資料
不是說無法發掘小資料量。實際上，大多數資料發掘演算法都可以在較小的資料量上執行並取得成果。可是，一方面，過小的資料量可寬喚祥以經過手動分析來總結，另一方面，小資料量通常不能反映實際國際的一般特徵。
2.非普通性
所謂非普通的意思是指所發掘的常識是不簡單的。必定不能與聞名體育評論員所說的類似：「經過我的核算，直到比賽完畢我才發現了乙個風趣的現象。
本屆國際杯的進球數和失球數都是相同的。十分巧合！」鏈歷這種常識。
這好像沒有必要，可是許多不瞭解事務常識的資料發掘新手經常會犯此錯誤。
3.隱含性
資料發掘是發現資料深處的常識，而不是直接出現在資料表面的資訊。常用的bi工具完全可以讓使用者找到此資訊。
4.新奇性
發掘的常識曾經應該是未知的，不然僅是為了驗證事務專家的經驗。只有新常識才能幫助公司取得進一步的洞察力。
5.價值性
發掘的成果必須為企業帶來直接或間接的利益。有人說資料發掘僅僅「殺龍技術」。它看起來牛氣哄哄，但沒有用。
這僅僅乙個錯誤的主意。不可否認的是，在某些資料發掘專案中，因為缺少明確的事務方針，或許因為資料質量缺乏，或許因為人們抵抗不斷改變的事務流程，又或許因為發掘人員缺少經驗，都會導致成果欠安乃至底子沒有作用。
關於資料探勘技術具有哪些特點，青藤就和您分享到這裡了。如果你對大資料工程有濃厚的興趣，希望這篇文章慎搏能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多資料分析師、大資料工程師的技巧及素材等內容，可以點選本站的其他文章進行學習。
資料探勘技術在企業管理中的典型應用主要有哪些
10樓：北京博飛港澳臺聯考
現有客戶的保持。
客戶關係管理理論中有乙個經典的2/8原則，即80%的利潤來自20%的客戶。通過資料探勘中的分類分析演算法對客戶消費行為、盈利能力進行分析，從而將客戶進行分類。資料探勘分類分析可以把大量的客戶分成不同的類，在每乙個類別裡的客戶具有相似的屬性。
企業可以做到給不同類別客戶提供完全不同的服務從而提高客戶的滿意度。將那些消費額最高、最為穩定的客戶群，確定為「**客戶」。根據分類，對不同檔次的客戶確定不同的營銷策略，通過制定個性化的「一對一營銷」策略實現企業留住高利潤客戶的目的。
潛在客戶的開發。
企業的增長要不斷地獲得新的客戶。新的客戶包括以前沒有聽說過企業產品的人、以前不需要產品的人和競爭對手的客戶。資料探勘分類分析能夠辨別潛在客戶群，判斷哪些客戶會變成響應者，以提高市場活動的響應率，從而使企業的**活動更具有針對性，使企業的**成本降到最低。
收集大量客戶消費行為資訊，運用資料探勘得出客戶最關注的方面，從而有針對性地進行營銷活動，把企業的錢花在「點」上。顧客需求的多樣化必然會帶來產品種類的多樣化，造成管理上的困難，同時使得顧客在選擇時有著一種眼花繚亂的感覺，以至於不能很快地找到自己所真正需要的東西，這樣企業就必須幫助客戶，使他們可以迅速找到他們真正需要的資訊，從而把潛在的客戶轉化為現實的客戶。
市場趨勢的瞭解。
為了增強競爭能力，企業需要對市場競爭態勢進行分析，這有助於企業瞭解潛在加入者的威脅、顧客以及**商的挑剔程度等等，還可以進行正確的市場細分並確定目標市場，建立銷售組織。資料探勘功能能夠對產品、**效果、銷售渠道、銷售方式等進行的分析，幫助企業瞭解不同區域的市場演變趨勢，這有助於企業開發適銷對路的產品或者使企業明確自己的發展方向，何時決定進入或者退某個區域的市場等，更好地促進企業發展。
其它功能。風險評估和欺詐檢查幾乎在每個行業中都會用到，尤其是在金融領域或其他依靠信用進行交易的行業，這時候孤立點分析就可以幫助企業進行有效的分析。利用資料探勘可以探查具有欺詐傾向的客戶，這就可以幫助企業對這些客戶加強警惕，防止欺詐的發生。
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