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电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，北京淘宝电商数据分析，北京淘宝电商数据分析，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据，北京淘宝电商数据分析。使用潜客识别引擎，帮您发现哪些人具有较高的营销成功率。北京淘宝电商数据分析

随着数据采集技术和存储技术 的发展，企业建立了庞大的数据库和数据仓库，积累了大量的数据，利用这些数据辅助企业正确决策，已经成为商界的共识。然而数据的“式”增长，让一般的数据分析技术望而却步，数据挖掘便在此背景下迅速发展起来。 从技术的角度看，数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型处理，从中提取出辅助商业决策的关键性知识，即发现数据中的相关商业模式。 数据挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、统计学(statistics)、机器学习(machinelearning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论，方法和技术。目前在金融服务机构、零售商、金融服务机构、制造业、电信公司、保险公司、医疗业、航空业、**等各个领域中**了的应用。北京数据分析价格使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。

该问题典型的应用有推荐系统， 个性化搜索结果， 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用： 厂商赞助折扣可以归为这类问题，因为零售商对激励的成本不关心（由厂商覆盖这部分成本）, 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域，如杂货店或者百货商店，因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益，因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度，如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的，可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像，因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像，就像根据客户购买来对客户画像。很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济**化和互联网技术的发展，使得各个行业的数据以“”式的速度增长，传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作，对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有**的信息呢？我们陷入了“被信息所淹没，却饥渴于知识”的困境，数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！深圳电商行业数据分析

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