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大数据仓库与大数据挖掘课程设计

来源:用户分享 时间:2025/7/26 17:10:16 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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1.通过关联规则,推出相应的促销礼包或优惠组合套装,快速帮助提高销售额。如自行车针对不同人群,来制定有效的销售方案。

2.零售超市或商场,可以通过产品关联程度大小,指导产品合理摆放,方便顾客最购买更多其所需要的产品。最常见的就是超市里面购买肉和购买蔬菜水果等货架会摆放得很近,目前就是很多人会同时购买肉与蔬菜,产品的合理摆放也是提高销售的一个关键。

3.进行相关产品推荐或者挑选相应的关联产品进行精准营销。最常见的是你在亚马逊或京东购买产品的时候,旁边会出现购买该商品的人,有百分之多少还会购买如下的产品,快速帮助顾客找到其共同爱好的产品。物以类聚,人以群分。例如,穷人一般和穷人在一起,富人也喜欢和富人在一起。还有数据挖掘的人喜欢和数据挖掘的人打交道,都离不开这些鸟道理。

4.寻找更多潜在的目标客户。例如:100人里面,购买A的有60人,购买B的有40人,同时购买A和B的有30人,说明A里面有一半的顾客会购买B,反推而言。如果推出类似B的产品,除了向产品B的用户推荐(因为新产品与B的功能效果比较类似)之外,还可以向A的客户进行推荐,这样就能最大限度地寻找更多的目标客户。

决策树分析法是常用的风险分析决策方法。该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。比较以及选择的方法,其决策是以期望值为标准的。人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。每种情况均有出现的可能,人们目前无法确知,但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。在这样的条件下,人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值,与未来的实际收益不会完全相等。

决策树法是管理人员和决策分析人员经常采用的一种行之有效的决策工具。它具有下列优点:

1.决策树列出了决策问题的全部可行方案和可能出现的各种自然状态,以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。

2.能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。 3.在应用于复杂的多阶段决策时,阶段明显,层次清楚,便于决策机构集体研究,可以周密地思考各种因素,有利于作出正确的决策。

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当然,决策树法也不是十全十美的,它也有缺点,如使用范围有限,无法适用于一些不能用数量表示的决策;对各种方案的出现概率的确定有时主观性较大,可能导致决策失误;等等

预测分析法是根据客观对象的已知信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动。运用各种定性和定量的分析理论与方法,对事物未来发展的趋势和水平进行判断和推测的一种活动。

预测的实质是根据事物的过去和现在估计未来,根据已知预测未知,从而减少对未来事物认识的不确定性,以指导我们的决策行动,减少决策的盲目性。预测学的出现不是孤立的、它是在人类社会生产力和科学技术日益发达的基础上应运而生的,它与其它的学科诸如经济学、数学、系统工程学、统计学、电子计算机技术等都有密切的关系。

总而言之,数据仓库与数据挖掘这门课程很有学习的意思,以后的用处很大,随着市场竞争的越来越激烈,商业环境中的信息越来越密集,企业必须能够深入灵活利用积累的大量数据挖掘潜在的规律,提高决策质量,把握和发现市场机遇,提升企业的竞争力。

8.任务分配

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