《數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典案例》課件

《數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典案例》PPT課件本次課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本原理，講述數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值及其潛在問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘基本原理1數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，是數(shù)據(jù)挖掘的前置任務(wù)。2數(shù)據(jù)挖掘模型分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則為三大數(shù)據(jù)挖掘模型。3應(yīng)用案例數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、客戶流失預(yù)警等領(lǐng)域。電商推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗和處理，去除無(wú)用信息。分類(lèi)算法根據(jù)用戶購(gòu)物行為，構(gòu)建用戶畫(huà)像。推薦算法基于用戶畫(huà)像進(jìn)行產(chǎn)品推薦?？蛻袅魇ьA(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗數(shù)據(jù)集，構(gòu)建用戶流失模型。分類(lèi)算法利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識(shí)別用戶流失風(fēng)險(xiǎn)。反饋機(jī)制開(kāi)展促銷(xiāo)活動(dòng)，提高客戶留存率。新聞推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)用戶瀏覽行為過(guò)濾無(wú)用信息。聚類(lèi)算法將新聞內(nèi)容進(jìn)行聚類(lèi)，形成相關(guān)主題。矩陣分解算法通過(guò)用戶行為和新聞內(nèi)容之間的相似度，對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行權(quán)重排名。案例分析電商推薦系統(tǒng)用戶流量提高20%，推薦訂單占比達(dá)到40%?？蛻袅魇ьA(yù)警系統(tǒng)成功挽回2/3客戶，并提高留存率20%。新聞推薦系統(tǒng)用戶滿意度和粘性均得到提升。結(jié)論與展望1價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域起到關(guān)鍵的作用，提升工作效率和精準(zhǔn)性。2趨勢(shì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，未來(lái)將進(jìn)一步發(fā)揮其威力。3注意事項(xiàng)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)需要注意隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。結(jié)束語(yǔ)謝謝大家觀看本次課程，希望能為大家?guī)?lái)