如何的商业运营问题转化为数据挖掘问题,可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。
1、分类问题
用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。
2、聚类问题
细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。
3、关联问题
交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。
4、预测问题
我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。
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大数据入门之Hadoop基础学习
http://www.duozhishidai.com/article-12891-1.html
Spark 和 Hadoop之间,主要有什么联系
http://www.duozhishidai.com/article-9781-1.html
大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html


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数据挖掘问题进行细分,主要分为哪四类问题相关推荐

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