[VIP第1年] 指数:3
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客户分群与评级：关注客群的内部结构，从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。关注客群的内部结构从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。你是可能是一家电商、新媒体、连锁餐饮、游戏运营商…你来自于各行各业，且有很多的客户。你一定想更细致有效的管理客群。用层次和结构代替混沌：基于前沿的技术和丰富的经验，为你建立满足清晰性、直观性、层次性、业务解释性的客群体系。帮助你从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识客群，为客户管理和分类营销指明方向。
在构建手机银行的功能集时，我们需要采用对象视角。例如，在手机银行的营销响应模型中，手机银行的特征应该反映对象的成本收益变量。比如年龄反映了使用手机银行和去实体渠道的成本。当建模者意识到标签是主观的，他会对标签的选择更加慎重；只有认识到进入模具的特征来自于对象，才能从对象的角度更高效地构建特征集。首先我们来总结一下机器学习和数据挖掘的定义：数据挖掘是指通过算法从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中寻找隐藏信息的过程。换句话说，数据挖掘试图从海量数据中找到有用的信息。数据挖掘可以通过分析数据集中的模式和趋势，发现隐藏在数据背后的规律和关联。
数据挖掘源于从数据库中发现知识，简称为KDD，这个概念先在1989年的第11届国际联合人工智能学术会议上被提出。为了避免混淆，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一个论文集中重新定义了KDD和数据挖掘的概念并进行了区分。数据挖掘是在可接受的计算时间内通过特定的算法生成特定模式的一个步骤。因此，在研究领域一般称为数据库中的知识发现，而在工程领域被称为数据挖掘。现在，数据挖掘和知识发现的发展水平相当于数据库技术在70年代的水平，在理论和方法上需要更多的指导和支持，才能够更的应用到实际中。数据挖掘可以用于描述性的挖掘任务和预测性的挖掘任务。在很多情况下，用户并不知道哪种模式是有趣的，因此需要探索多种不同的模式以找到自己感兴趣的模式。数据挖掘系统应该能够发现各种粒度的模式，并允许用户进行指导或聚焦搜索有趣的模式。我们始终站在用户的角度思考问题，用的互动策略打破常规，帮助用户寻找简单的解决方案。网店数据挖掘工程师
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