在市场营销调研和预测中进行大数据挖掘,首先需要进行模型构建。数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程,它涉及计算机科学,并利用统计学、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统以及模式识别等多种方法来实现这一目标。需求是创新的源泉。近年来,数据挖掘在信息产业界受到了广泛关注,主要因为存在大量可用数据,且迫切需要将这些数据转化为有价值和有用的信息知识。这些获取的信息和知识可以广泛应用于商业管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学研究等多个领域。数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题,它指的是从数据库的大量数据中揭示出隐藏的、未知的并且有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和可视化技术等,高度自动化地分析企业数据,进行归纳性推理,挖掘出潜在模式,帮助决策者调整市场策略,降低风险,做出明智决策。知识发现过程包括以下三个阶段:数据准备、数据挖掘和结果表达与解释。数据挖掘可以与用户或知识库进行交互。
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