数据挖掘及其在数字营销中的应用

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在数字营销中，数据挖掘分析大量信息以理解或预测用户行为。我们解释它的主要工具和技术是什么。每天，公司都会产生大量信息。仅仅通过生产产品和服务、服务用户，他们就积累了各种记录。数据对企业来说非常有用，但很少有人拥有将其转化为相关结论所需的知识和工具。如果不进行处理，这些信息就会丢失，公司将继续根据通用标准开展工作。数据挖掘利用这些信息来个性化和优化产品和服务。它是一组自动或半自动探索数据库的技术和计算技术。数据挖掘的目标是应用可重用的分析结构从一组数据中提取结论。为了实现这一目标，它使用了人工智能、机器学习、统计和数据库系统的方法。数据挖掘工具和技术数据挖掘工具的使用可以有两种方法：验证：他们专注于测试有关用户及其环境行为的假设或信念。发现：他们自动搜索模式。它们可以是描述性的或预测性的。前者用于理解行为，而后者则试图预测行为。


所应用的技术可以是这些方法中的任何一种。最常用的一些是：分类：为每个案例分配一个类别，以组织信息并了解现有变量。线性回归：确定一个或多个变量之间的关系以预测第三组数据的值。它广泛用于 电话号码清单 建立数据组之间存在的关系。分组或聚类：根据定义的标准对数据进行分组。为此，请尝试创建自然群体，寻找共同特征。摘要：收集并压缩数据以创建总结样本的子集。依赖性：分析关系以建立变量之间的依赖性。序列分析：研究变量的时间演化以找到重复出现的序列。神经网络：模仿神经系统的工作方式，创建一个有刺激和输出的数据互连系统。决策树：创建逻辑结构，将连续且重复发生的条件组织到类别中。



关联规则：它们用于发现数据集中共同出现的事实。数据挖掘或数据挖掘的阶段无论使用何种技术和方法，都必须遵循有组织的分析系统。一般来说，数据挖掘遵循四个基本阶段：选择样本：您必须选择要分析的初始数据集。记录初始数据的特征：在开始研究之前，必须记录数据对应的时间段、段、纪元和任何其他特征。应用处理技术或标准：通过应用所描述的技术之一，创建知识模型，然后可以将其应用于其他数据或同一样本的子集。解释数据：必须通过审查其与研究的一致性和相关性来验证所获得的结论。如果他们没有通过测试，可以使用另一种技术重新应用该过程。当这些阶段成功实施后，就会创建一个模型，可以将其建立为组织的标准。数字营销中的数据挖掘数字营销使用数据挖掘来了解消费者行为。