对他们来说很重要 并瞄准

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有多种技术可以通过应用不同类型的统计分析来帮助发现信息中隐藏的模式。 数据挖掘允许您 识别客户群体和可能的细分 使用聚类分析 聚类 和逻辑回归 分类 。 更好地了解客户行为 确定哪些因素影响该行为以及促使他们购买的因素 使用关联规则 推断规则 。 在更改营销策略时提供决策支持 评估这些更改对公司商业绩效的影响 识别改进机会。 提供更好的市场特征分析 提供竞争优势。了解您的客户 知道什么他们最感兴趣的信息。监控某些产品或服务的需求变化。从现有数据中发现新业务的机会 种创新的商业智能工具 具有重塑营销活动、增加销售额和利润的潜力。 识别客户的位置 使用地理编码技术 聚类 。 应用统计方法 例如 预测、回归分析、趋势分析和模拟建模。

目前 有许多 工具可通过图形界面支持此数据挖掘过程 帮助您专注于您感兴趣的信息 而不需要正式的统计或编程语言知识。 与 与 与 与 与 与 发现适合您公司的完整 可以通过数据挖掘完成的分析类型 公司所做的主要分析 巴西 WhatsApp 号码数据 类型有 分类; 聚类 协会章程 预报; 模拟建模。 详细请看下面 分类 分类是生成模型来区分两个或多个类的过程 根据项目的特征确定项目属于哪个类别。 这种方法来自统计学和机器学习领域 其中算法试图识别数据中的模式 使我们能够区分 种行为或从其他行为或类似答案中回答我们的问题。



最终结果是 组称为 规则的逻辑条件。例如 如果客户 购买产品 那么客户很可能会购买产品 。 虽然看起来很简单 但您应该记住 些注意事项 正在建模什么 谁将使用该模型以及如何使用它 这些问题可以让我们更好地回答该技术是否适合我们的问题。 分组 聚类是数据挖掘的基本部分 对于将大型数据集分割成相似对象组特别有用。 埃米尔·博雷尔 (É ) 在他的概率论著作中首次引入了“簇 的概念 后来将其作为理解大群聚合现象的数学工具引入。但直到 年 约翰·斯图尔特·福斯特 ( ) 首次将这个想法应用到营销中 发表了 篇关于消费者集群的论文。