数据挖掘针对（数据挖掘针对什么数据）

数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘

数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。

从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

侧重于解决的问题不同 数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。

主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

基于数据挖掘客户细分具有哪些优点?

1、优点：能够客观反映客户群体内在的特性，基于数据挖掘的分类是一种客观的分类，而不依赖主观的变量和分段的选择。它只与客户群体内在的特性和状态有关。通过了解个数有限的客户组的特点，可对客户群体组成有深刻的了解，并制定针对一个客户组或几个客户组的针对性营销方案。

2、提升决策效率。数据挖掘能够通过对海量数据的分析，揭示出数据中的模式、趋势和关联，从而帮助企业做出更明智的决策。通过对历史数据的挖掘，企业可以预测市场趋势，优化生产计划和销售策略。增强业务洞察力。数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户需求和行为模式，从而提供更精准的产品和服务。

3、细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。 获取新客户--客户响应分析 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。

根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

回归分析算法 回归分析算法是一种预测性的建模技术，用于根据已知的数据预测未来的结果。常见的回归分析算法包括线性回归、逻辑回归等。这些算法在处理大数据时能够建立变量之间的关系模型，用于预测和决策支持。

数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。

浅谈电子商务环境下的数据挖掘的作用

数据挖掘能够分析出适合交叉销售的产品，增强交叉销售的有效性。

关于浅谈电子商务环境下的数据挖掘的作用回答如下：在日常商业运营过程中，操作系统会产生大量的数据，将这些数据有效运用在决策系统中，可以有很大的增值效益。随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。

数据挖掘可以帮助电子商务平台更好地了解市场需求，通过分析大量的用户数据，电子商务平台可以发现用户的需求和行为模式，更好地预测市场趋势，制定出更符合用户需求的营销策略。

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中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据.利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。

数据挖掘专业有哪些应用啊,这是个什么样的专业,发展前景怎样?

1、数据挖掘不错，国外很流行，应用很多，是很有前景的一个行业。在国内，处于起步阶段，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要。国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

2、数据挖掘就业的途径主要有以下几种：做科研（在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等）；做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。

3、首先，有能力尽量去一线城市学习大数据挖掘：一线城市的发达同时带动了各个行业的发展，一线城市的培训机构的资源是师资力量也绝对是最强大的，更加接轨企业接轨国际。所以当你的能力能够达到时，尽量选择去大城市进行培训学习或者是深造。

4、大数据专业的就业前景非常好，这是近年来新兴的一个行业，初期大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

5、现在不比前几年了，数据挖掘前几年大热的 不过通常就业和待遇都可以。女生还算适合，就是有时候要出差到现场。不过如果是算法研究啊什么的就没有关系了。