如何利用数据挖掘算法进行精准营销？

数据挖掘，已成为各大公司的必备职位，针对顾客行为和购买历史等进行数据整合、分析挖掘，达到精准定位营销的目的。但数据挖掘并不是简单的数据采编，更多需要一些算法技巧，比如我们做数据挖掘会采用分类算法、聚类算法、关联规则等。下面 大圣众包威客平台 我就这三种算法详细介绍下，如何实现精准营销。

分类算法：

我们做电商平台，用户留存是很重要的一部分，但顾客流失走向我们是无法控制的，只能通过预测，这时就需要运用到分类模型。分类算法属于预测性模型，根据过去数据、分析来预测将来一段时间的行为过程。分类学习方法所使用的数据集称为训练集，训练集中每一个个体都有明确的类别，通过训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。其优点是容易理解、预测准确度高。分类算法有logistic回归，神经网络、贝叶斯分类器、SVM等算法。

分类算法实际应用案例：

比如高尔夫球场，这个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是否晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会影响到打高尔夫球场的人，因此，作为一个高尔夫球场的运营人员便可以根据分类模型，去构建决策树，不同的天气因素，决定是否开放等。

聚类算法：

说完分类算法，谈谈聚类，聚类算法主要是按照样本、数据自身的属性去归类，用数学方法根据相似性或差异性指标，定量确定样本亲疏关系。聚类有Kmeas，Two-step

聚类算法实际应用案例：

电商公司想要新进一批高端服装，但究竟进什么款式等，这需要根据消费群体特征来分类，首先需要从上一年的数据，查看顾客购买行为、消费额、购买时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这类群体进行相应的推送，而不是广撒网模式。

关联规则：

关联分析是从大量数据中发现样本之间有趣的关联和关系，从而为用户推送。关联分析主要用“支持度”(support)和“置性度”(confidence)两个概念衡量事物之间的关联规则。关联规则A->B的支持度support=P(AB)，指的是事件A和事件B同时发生的概率。置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事件A的基础上发生事件B的概率。这有点像我们高中的概率学。

我们常见的电商平台，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。

数据挖掘不是简单的数据整合，采集，更多是根据用户的行为习惯，深入分析用户的意图，了解背后的动机，才能给予企业决策，更好服务营销。

原文地址： http://www.dashengzb.cn/articles/a-146.html

随着大数据发展越来越好，数据挖掘成为了未来发展的一大趋势。数据挖掘主要是使用未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。下面云南电脑培训为大家介绍数据挖掘具备的功能。

一、自动预测趋势和行为

数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。

二、关联分析

数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。关联可以分为简单相关、时间相关和因果相关。其中云南IT培训发现关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。

三、聚类

数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。昆明IT培训发现聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。

四、概念描述

概念描述是对目标类别的内容的描述,以及此类目的相关特征的摘要。概念描述分为特征性描述和区别性描述,描述了不同物体之间的差异。昆明电脑培训认为制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。进行区别描述的方法还是很多种,如决策树方法、遗传学方法等。

数据挖掘技术应用于企业市场营销，是以市场营销学生物市场细分及消费者行为分析原理为基础，通过加工、处理、分析涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，以及相关环境发生变化可能性几率，就可以推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，不仅大大节省了营销成本，提高了营销效果，而且能防范营销风险，从而为企业带来更多的利润。在市场营销中利用数据挖掘技术可以解决的问题有：识别有价值的顾客及他们的性格特征，预测消费者的购买行为，顾客流失分析，评估广告效果，评估及划分信用风险，评估潜在消费者交叉销售和向上销售直接目标销售，欺诈发现关于环境变化的状态参数及可能性概率。

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