生成有关消费者经常同时购买哪些产品的

该模式的结果将利用关联原则，然后信息。根据这些信息的结果，管理层将替换消费者经常同时购买的产品，以便消费者可以看到这些产品。在这个例子中，管理层将把大米和鸡蛋放在一起，以鼓励消费者同时购买这两种产品。除此之外，关联还可以用来评估哪些产品是消费者很少购买和经常购买的，以减少仓库积压。预测预测是数据挖掘中经常使用的模式之一。在预测概念中，使用历史数据或当前数据中发现的模式进行分析以扩展到未来。因此，这个概念将产生对公司数据接下来的趋势的估计。使用预测的一个示例是预测某一天的温度。聚类（分割）它是一种根据各种已知字符来识别事物分组的技术或方法。




因此，一个组中的项目比其他集群中的 行业电邮清单 项目具有更多的相似性。聚类分析是一种模式，仍然是机器学习组的一部分。除此之外，聚类分析还用于划分事物的集合，例如对象或事件，以便可以识别组中的每个特征。该部门将根据相似的特征产生细分市场。良好的聚类具有以下属性：同质性（相似性），即簇中成员之间具有高度的相似性。异质性（差异性），即簇之间存在高度差异。顺序（或时间序列）关系顺序关系：可用于获取或搜索一系列事件中的模式。可以根据事件序列检查各种关系，以识别“随时间的关联”例如，DNA由一系列部分组成：A、G、C和T。网站上的一系列点击包含一系列URL。在现实生活中，您可以将客户购买建模为一系列数据，该序列是：首先客户购买一台电脑然后买音箱最后买了一个网络摄像头。时间序列和序列的区别在于时间序列包关于大数据要避免的十个错误2022 年 2 月 9 日热门文章许多企业数据管理者由于各种原因在管理“大数据”时犯了很大的错误。伯纳德·马尔表示，以下是可能发生的十个错误。收集“任何”数据。







公司要求员工收集尽可能多的数据，因为他们认为拥有大量数据将为公司带来好处。这仅适用于大公司，因为它们拥有大量的劳动力和资源来收集、管理和分析大量数据。他们认为，对于大多数公司来说，收集任何数据都是没有意义的。你可能得到的是压力，它花费了很多钱，但最终却没有被利用。数据收集和管理的目的必须完全明确且具体，需要什么数据。专注于获取对公司有利的明确数据。如何去做，确定你需要知道什么以及你想回答什么问题。因此收集数据 X 和 Y 来回答问题 Z。仅收集有趣且最新的数据。收集的数据只是最新的，仅以周围环境为特征。最新的或描述当前情况的数据可能无法帮助公司的需求。因此，重点关注如何为公司获取最佳数据，即能够回答战略问题并最终提高公司绩效的数据。直接收集非结构化和外部大数据。非结构化数据确实可以被视为数据世界中的摇滚明星，而结构化数据通常被认为是过时的。可以选择使用已收集的内部数据。直接获取外部非结构化大数据的风险可能是一个代价高昂的错误。