《数据挖掘经典案例》课件

《数据挖掘经典案例》课件PPT本次课程将介绍数据挖掘的基本原理，讲述数据挖掘在实际应用中的价值及其潜在问题数据挖掘基本原理数据预处理1清洗、集成、转换和规约，是数据挖掘的前置任务数据挖掘模型2分类、聚类、关联规则为三大数据挖掘模型应用案例3数据挖掘已经广泛应用于推荐系统、客户流失预警等领域电商推荐系统数据预处理分类算法推荐算法数据清洗和处理，去除无用信息根据用户购物行为，构建用户画基于用户画像进行产品推荐像客户流失预警系统数据预处理分类算法清洗数据集，构建用户流失模型利用数据挖掘技术，识别用户流失风险反馈机制开展促销活动，提高客户留存率新闻推荐系统数据预处理聚类算法矩阵分解算法根据用户浏览行为过滤无用信将新闻内容进行聚类，形成相通过用户行为和新闻内容之间息关主题的相似度，对新闻内容进行权重排名案例分析电商推荐系统客户流失预警系统新闻推荐系统用户流量提高，推荐订单占成功挽回客户，并提高留存用户满意度和粘性均得到提升20%2/3比达到率40%20%结论与展望价值1数据挖掘在多个应用领域起到关键的作用，提升工作效率和精准性趋势2数据挖掘技术不断发展，未来将进一步发挥其威力注意事项3应用数据挖掘技术时需要注意隐私保护和数据安全问题结束语谢谢大家观看本次课程，希望能为大家带来有价值的信息，欢迎大家与我交流和讨论联系方式xxxxxx。