通用数据挖掘系统（数据挖掘通用流程）

本篇目录：

1、数据挖掘什么软件简单?2、基于数据挖掘客户细分具有哪些优点?3、在数据挖掘的过程中,什么环节最重要4、数据挖掘的系统教程是怎样的?包含哪些教材?5、机器学习系统和大数据挖掘工具有哪些

数据挖掘什么软件简单?

1、大数据挖掘通常用的软件有：RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。R，R-programming的简称，统称R。

2、R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。

3、SAS软件。这款软件用于银行金融和医学统计较多，主要用于更专业的数据分析挖掘工作。R语言。这款软件是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析，数据挖掘，数据可视化为一体，十分全面。

4、国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。

5、Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。

6、比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

基于数据挖掘客户细分具有哪些优点?

这个是数据挖掘方面的基础，国外的思维方式和咱们这个有点差异，所以觉得有点怪，但是大部分翻译书籍都是这样。而且范明是我的老师，在数据库反方面造诣很深，待人很不错。

获得更多的长期忠实客户 权威专家分析，维持一个老顾客所需的成本是寻求一个新顾客成本的0.5倍，而要使一个失去的老顾客重新成为新顾客所花费的成本则是寻求一个新客户成本的10倍。

此外，数据挖掘技术还可以用于预测客户的购买意向和流失风险，帮助超市进行精细化的客户管理和留存策略的实施。通过有效利用数据挖掘技术，超市可以提升客户满意度，增加销售额，并优化运营效率。

大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。大数据优点：(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

使用系统报表做统计分析 （1）CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。

在数据挖掘的过程中,什么环节最重要

模型建立。根据查询相关公开信息显示，数据挖掘的核心环节是模型建立；模型建立是数据挖掘的核心环节，在模型建立过程中，需要选择合适的算法、优化模型参数，并对模型进行评估。

若说最重要，当然是第一个， 定义问题 定义问题直接决定你后面使用的技术和方向。

建立和评价模型是数据挖掘中的关键环节之一，数据挖掘的主要目的是从大量数据中提取出有用的信息和知识，而建立和评价模型是实现这一目标的重要手段。

数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。

数据挖掘的系统教程是怎样的?包含哪些教材?

《数据挖掘：概念与技术》《web data mining》这两本可以作为进阶教程来学习。学习数据挖掘需要一些基本知识。第一个是线性代数，包括向量、矩阵等，否则你根本就不会使用科学工具。第二个是使用维度，包括PCA、SVD和其他技术。

其次R，因为有了前面的一部分基础，学起来会容易一些。主要推荐教材是《R语言初学者指南》和《R语言实战》。这部分的学习我准备跳着看，早期主要利用R来画图。然后步步深入着学习。这样才能充分的练习，而不仅仅是纸上谈兵。

顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法。全书由四部分构成。书中对每种算法不仅进行了详尽的解释，还给出了算例及伪代码。每章后的练习和参考文献为作为提供了进一步思考相关问题的线索。

需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（CKNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。

数据挖掘方面的书有点杂乱，个人推荐 《数据挖掘概念与技术》， [加]JiaweiHan编写。这本书可以帮助你系统的了解一下数据挖掘技术，不是很深入。

机器学习系统和大数据挖掘工具有哪些

WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。

Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。

到此，以上就是小编对于数据挖掘通用流程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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