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文档简介

电子商务前沿电子商务未来发展趋势：1、使用大数据预测用户需求2、电子商务与社交媒体的融合3、第三方平台将弱化，企业的作用日益增大。大数据案例：

1、谷歌预测流感爆发2、奥伦·埃齐奥尼大数据核心：预测

整体数据而非抽样数据；用历史数据预测未来；不考虑因果关系，仅关注相关关系，及不回答为什么只回答是什么。大数据特点：

1、更全：不是随机样本，而是全体数据2、更杂：不是精确性，而是混杂性3、更好：不是因果关系，而是相关关系数据时代的商业变革一切皆可数据化：

文本数据化方位数据化沟通数据化未来：

数据、技术与思维三足鼎立

数据挖掘1、从海量数据中挖掘有价值的信息2、利用数据挖掘技术发现隐藏在大量繁杂数据中的模式和规律3、从信息中获取专业技能数据挖掘用到的技术：

数据库、统计学、机器学习、人工智慧常见的数据挖掘包括：

分类聚类预测关联常见的数据挖掘模型：

1、SEMMA:由SAS公司提出，强调利用数据挖掘技术应用的方法。SampleExploreModifyModelAssess2、5A数据挖掘过程模型有SPSS公司提供。AssessAccessAnalyzeActAutomate3、CRISP-DM数据挖掘过程模型是由数据挖掘兴趣小组共同规划并提出的整体规范和设计标准，这个小组由欧洲委员会和一些在数据挖掘应用领域有丰富经验的人士组成。商业理解数据理解数据准备建立模型模型评估模型发布数据挖掘的十大经典算法

决策树、贝叶斯、关联规则

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