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數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 深圳php 數(shù)據(jù)分析為每個(gè)客戶定制個(gè)性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

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基于暖榕云計(jì)算平臺(tái)，我們對當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測。現(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時(shí)間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個(gè)數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測）和“預(yù)測個(gè)數(shù)”（預(yù)測未來的個(gè)數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動(dòng)”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級。北京spss數(shù)據(jù)分析報(bào)告

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