南京大誠至遠告訴你做SEO要懂得滿足哪些用戶

時間：2014-04-21作者：南京大誠至遠網絡技術有限公司瀏覽：31

數據分析幾乎用在所有的工作中，利用好數據挖掘的常見方法才有可能讓工作事半功倍。下面，大誠至遠小編和大家分享兩種數據挖掘較常見的方法。
1、基于歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
　　基于歷史的MBR分析方法較主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋較相似的案例來做比較。
　　記憶基礎推理法中有兩個主要的要素，分別為距離函數（distance function）與結合函數（combination function）。距離函數的用意在找出較相似的案例；結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。記憶基礎推理法的優(yōu)點是它容許各種型態(tài)的數 據，這些數據不需服從某些假設。另一個優(yōu)點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關于新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠 的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發(fā)現較佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預 測、醫(yī)學診療、反應的歸類等方面。
　　2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析較主要的目的在于找出什么樣的東西應該放在一起？商業(yè)上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什么樣的顧客以及這些顧客為什么買這些產品，找出相 關的聯(lián)想（association）規(guī)則，企業(yè)藉由這些規(guī)則的挖掘獲得利益與建立競爭優(yōu)勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業(yè)套餐等等。
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