电网企业中数据挖掘技术的应用需求分析 (2012年)

背景：数据挖掘的目的是从大量看似杂乱的数据中提取信息，揭示单机游戏营销中的关键需求。数据挖掘是有目的地收集和分析数据的过程，支持质量管理体系。在单机游戏的整个生命周期中，从市场调研到售后服务及最终处理，数据分析过程至关重要，以提升各个阶段的有效性。

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

中国人需要的特殊性——这是个看似抽象，其实蛮有意思的话题，尤其在搞企业管理的时候你会发现这些文化因素真的是躲不过的。比如，人和人之间的关系重要，尤其是跟领导的关系。有时候技术和制度都没啥问题，就是人情不到位，事就黄了。还有对安全感的那种执着，做系统部署、数据备份的时候，客户总要你给个‘万无一失’的方案，不然就是不放心。再比如对面子的看重，界面 UI 不够体面都能影响系统上线——这事你信吗？

随着时间的推移，数据挖掘技术在2012年呈现出显著的发展趋势。

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

全球通品牌的数据业务客户分群达27.3万，动感地带品牌的数据业务客户分群达22.8万。彩信增量销售模型达23.7万，彩铃增量销售模型达19.5万，产品关联性分析模型达11.2万，总计投入104.5万。利用数据挖掘技术构建精确的营销基础。

数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化等多个方面。要了解数据挖掘的基础，得从这些学科出发。其实，对于开发者来说，掌握这些技能会让你的工作变得更高效。比如，机器学习和数据可视化是常见的工具，是在复杂数据集时，搭配使用效果不错。你可以利用这些技术快速构建模型，数据，通过可视化展示结果，让数据变得更易于理解。如果你是做相关开发的，下面这些资源挺适合你，直接帮你找到一些实用的工具和资源，省下不少时间。

数据挖掘，听起来是不是挺复杂的？其实它是通过对大量数据的，从中提取出有用信息的技术。比如你在网上购物时，系统会推荐你喜欢的商品，这背后就是数据挖掘的功劳。数据挖掘能企业挖掘潜在商机，甚至预测未来趋势。它的主要方法包括关联、分类、聚类等。每种方法适用于不同的场景，比如关联可以发现“如果买了 A 商品，就买 B 商品”，这种规律。而分类则可以预测客户的行为。你可以想象，通过这些技术，企业可以更精准地满足用户需求，提升营销效果。不仅如此，数据挖掘在各行各业的应用都相当广泛。比如，在金融领域，它可以银行检测到潜在的欺诈行为；在医疗行业，它能医生快速诊断病情。通过数据挖掘，不仅能发现过去的规律，还能预测

将任何系统抽象为数据流、数据存储、信息要求、数据来源处理和数据输出处理要求是数据库设计实验中的典型需求分析过程。