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类的目的是将具有相同特征的数据分

保险业数据挖掘的例子,保险公司 A 使用数据挖掘来识别人们不需要但他们遵循或接受这些服务的健康服务。数据挖掘阶段如下: 数据清理,消除不一致的数据噪音。 数据整合,碎片化的数据源稍后会被整合。 数据选择,与分析任务相关的数据。 数据转换,将数据转变为正确的形式。

 

数据挖掘使用智能方法提取数据的过程 模式演

化,识别真正有趣的模式,这些模式代表基于一些独特行 伊朗电话号码数据 为的知识 用于向用户提供知识的知识呈现、可视化和知​​识图像。 B.数据挖掘方法 数据挖掘有多种方法,即描述性、预测性、估计性、澄清性、聚类性和关联性。不过,我讨论的只是协会。商业界的关联通常被称为市场篮分析。这种关联是一种数据挖掘方法,旨在寻找经常一起出现的项目或模式的集合。

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关联任务旨在表达两个或多个项目之间的关系这种关联

规则一般是IF-Then。有几个因素可 国家列表 以用来衡量一组项目是否经常一起出现。在确定关联规则时,有一个由数据处理结果经过一定计算得到的兴趣度度量,即: 支持项目集,即发生的所有事务的百分比。 关联置信度,关联规则中各项之间关系的强度。 例如(方便面、鸡蛋)→(酱料)(支持度40%,置信度50%)意味着消费者购买方便面和鸡蛋有50%的机会购买酱料。在确定关联规则时,通过一定的计算从数据处理的结果中获得兴趣度度量。

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