数据挖掘的预测建模都包括哪些内容?
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数据挖掘的预测建模任务主要包括以下几大类问题:
1.分类问题:将数据分成不同的类别,例如将客户分为高、中、低价值客户,或将电子邮件归类为垃圾邮件和非垃圾邮件等。
2.回归问题:预测一个连续的数值,例如预测股票价格、销售额、房屋价格等。
3.聚类问题:将数据分成不同的组,使得同一组内的数据相似度高,不同组之间的相似度低,例如将消费者分为不同的群体,或将文章归类为不同的主题等。
4.关联规则挖掘:发现数据中的关联性,例如发现购买某种商品的人也喜欢购买另外一种商品等。
5.时序分析:预测未来的趋势或周期性变化,例如预测某种商品的销售量在接下来的几个月内会有何种走势等。
这些预测建模任务在实际生活和工作中都有广泛的应用,可以帮助企业和个人做出更准确的决策,提高效率和利润。
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