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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 印度 WhatsApp 号码数据 数据挖  掘在几个工业领域的应用示例： 在金融和银行业，数据挖掘通常用于检测被认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报、改善客户之间的关系、增加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 国家列表 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。然后，您还可以通过预测季节性影响来优化物流，例如当斋月到来时，迷你市场会在入口附近的正面布局中展示各种饼干和糖浆。