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数据挖掘在市场分析中的应用指南

TOC\o1-2\h\u21538第一章数据挖掘基础 2

324681.1数据挖掘概述 2

243191.2市场分析中的数据挖掘重要性 3

20332第二章数据挖掘技术概述 4

302832.1常见数据挖掘方法 4

226352.2数据挖掘工具与软件 4

123552.3技术选择与评估 5

26311第三章数据预处理 5

79413.1数据清洗 5

248613.1.1错误数据识别 5

81403.1.2错误数据修正 5

175453.1.3数据质量评估 6

94513.2数据集成 6

13183.2.1数据源分析 6

227163.2.2数据合并 6

224883.2.3数据整合 6

104573.3数据转换与规范化 6

222783.3.1数据转换 6

11183.3.2数据规范化 7

169993.3.3数据降维 7

11529第四章数据挖掘算法 7

230694.1分类算法 7

149524.1.1基于决策树的分类算法 7

60544.1.2基于支持向量机的分类算法 7

101084.1.3基于朴素贝叶斯分类算法 7

234154.2聚类算法 7

180454.2.1基于距离的聚类算法 8

72224.2.2基于密度的聚类算法 8

50204.2.3基于层次的聚类算法 8

196894.3关联规则挖掘 8

263584.3.1Apriori算法 8

65604.3.2FPgrowth算法 8

182074.3.3关联规则的评价指标 8

22109第五章市场分析中的数据挖掘应用 8

268505.1客户细分 8

67265.2客户价值评估 9

36305.3市场预测 9

4458第六章数据挖掘在产品分析中的应用 9

177396.1产品需求分析 9

86026.1.1数据来源及处理 10

211916.1.2需求分析方法 10

90006.1.3应用案例 10

91486.2产品推荐 10

134536.2.1推荐系统原理 10

213446.2.2推荐算法 10

103066.2.3应用案例 11

261116.3产品优化 11

179956.3.1产品设计优化 11

114696.3.2产品定价优化 11

100606.3.3产品组合优化 11

84916.3.4应用案例 11

23845第七章数据挖掘在价格分析中的应用 11

152037.1价格敏感性分析 11

320877.2价格策略制定 12

102077.3价格调整与优化 12

974第八章数据挖掘在渠道分析中的应用 13

59828.1渠道选择 13

309158.2渠道优化 13

25048.3渠道风险评估 14

23243第九章数据挖掘在促销活动中的应用 14

124169.1促销活动效果分析 14

57179.1.1引言 14

113699.1.2数据挖掘方法 14

241019.1.3实例分析 14

197079.2促销策略制定 15

52579.2.1引言 15

248599.2.2数据挖掘方法 15

131539.2.3实例分析 15

285619.3促销活动优化 15

207789.3.1引言 15

72509.3.2数据挖掘方法 15

50419.3.3实例分析 16

26874第十章数据挖掘在市场决策支持中的应用 16

950310.1市场趋势预测 16

1283510.2市场战略制定 16

983610.3市场竞争力分析 17

第一章数据挖掘基础

1.1数据挖掘概述

数据挖掘，作为一种从大量数据中提取隐含的、未知的、有价值信息的技术，是现代信息技术和人工智能领域的重要组成部分。其核心思想是通过算法和统计学方法，对数据进行深入分析，挖掘出潜在的有用信息，为决策者提供有力支持。

数据挖掘的基本流程包括数据预处理、数据挖掘算法选择、模型评估与优化、结果解释与应用等。数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等环节，以保证数据质量；数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测分析等，根据具体问题和需