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crm系统挖掘数据的原理

现实世界中的数据是纷繁复 杂的,如果将这搜数据直接应用到数据挖掘当中,未必能产生 良好的效架:。对于企业数据库中的现有数据,尤其是复杂数据, 需要经过专门的统计处理,再应用于数据挖掘,才能更加有效。 尽管统计学与数据挖掘有谱多区别,统计思想在数据挖掘整个 系统中的各个阶段都担负着不可忽视的重任。统计学对于数据 挖掘方法创新做出了重大贡献,如概率分析网(PLN);统计思 想在数据挖掘学习方法上的贡献,即贝叶斯网络;统计在遗传 算法中的应用,即概率进化算法(PMEA)。在数据挖掘的整个 过程中,统计学起着至笑重要的作用,用统计学方法开发的工 具可用于数据的抽取、清洗、转换、整合等方面,统计逻辑推 理还可以使数据分析员站在更高层次上,以更广阔的视角进行 数据的模式识别。

从国际数据挖掘技术的发展趋势来看,数据挖掘研究的重 点转向系统应用和方法创新,着眼于多种发现策略和技术的集 成,注重多种学科之间的相互渗透,数据挖掘技术迫切需要系 统、科学的理论体系作为其发展的有力支撑。最近,由经验统 计方法和人工智能相结合而产生的衍生技术,如分类回归树 (Classification And Regression Tree, CART)、卡方自动交互探测 法(Chi Square Automatic Interaction Detector, CHAID)等前沿方 法,以算法的形式展示了统计和信息技术结合发展的新方向。 这些都预示着数据挖掘技术与统计学的架成已成为必然的趋势。