数据挖掘通常用于检测被认

缩写 SEMMA 指的是它适用的阶段，包括： 示例：查找数据 探索：查看数据的描述 修改：选择重要的数据 模型：模型的输入通常是统计模型 评估：退出 模式 和 知识后，再衡量是对还是错 另一个过程是KDD（数据库中的知识发现）。KDD 过程中的阶段包括：首先选择原始数据，然后将数据输入到该位置。

在那里数据将经过清理过程然后数据将

被转换成某种格式。接下来是数据挖掘过程，数据挖 希腊电话号码数据 掘的结果将产生模式。 模式将被提取为有助于决策的知识，例如通过查看哪些产品畅销和不畅销来创建解决方案。 现在我们已经了解了数据挖掘的一些基本知识，那么数据挖掘在日常生活中的应用是怎样的呢？以下是数据挖掘在几个工业领域的应用示例： 在金融和银行业，为可疑且可能损害公司的金融交易，例如洗钱。

客户关系管理数据挖掘可用于最大化回改善

客户之间的关系、增加 国家列表 客户价值并提供被认为能够维持客户忠诚度的特殊服务。这种特殊服务可以表现为向经常进行饮品购买交易的星巴克会员提供优惠价格。 零售和物流中，数据挖掘可以帮助库存或货物运营。比如改善店面布局，我们在超市购物时经常会发现，可以看到合适的或者相互关联的产品的摆放，比如面包架上旁边有一个果酱、糖粉和奶酪的架子。