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文档简介

大数据销售数据挖掘流程重点基础知识点一、大数据销售数据挖掘概述1.a.大数据销售数据挖掘的定义b.大数据销售数据挖掘的重要性c.大数据销售数据挖掘的应用领域2.a.大数据销售数据挖掘的基本流程b.大数据销售数据挖掘的关键技术c.大数据销售数据挖掘的挑战与机遇3.a.大数据销售数据挖掘的发展趋势b.大数据销售数据挖掘的未来展望c.大数据销售数据挖掘在我国的发展现状二、大数据销售数据挖掘流程1.a.数据采集与预处理b.数据清洗与整合c.数据探索与分析2.a.特征工程与选择b.模型构建与训练c.模型评估与优化3.a.结果解释与应用b.模型部署与监控c.持续优化与迭代三、大数据销售数据挖掘重点基础知识点1.a.数据采集与预处理①数据采集方法：网络爬虫、API接口、数据库等②数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理等③数据整合：数据合并、数据转换等④数据探索：数据可视化、统计分析等2.a.特征工程与选择①特征提取：文本特征、数值特征等②特征选择：信息增益、卡方检验等③特征组合：交叉特征、特征融合等④特征降维：主成分分析、线性判别分析等3.a.模型构建与训练①模型选择：线性回归、决策树、支持向量机等②模型参数调整：交叉验证、网格搜索等③模型训练：监督学习、无监督学习等④模型评估：准确率、召回率、F1值等四、大数据销售数据挖掘案例分析1.a.案例背景b.案例目标c.案例数据2.a.数据采集与预处理b.特征工程与选择c.模型构建与训练3.a.结果解释与应用b.模型部署与监控c.持续优化与迭代五、大数据销售数据挖掘在实际应用中的挑战与对策1.a.数据质量与安全b.模型解释性与可解释性c.模型泛化能力与过拟合2.a.技术挑战b.人才短缺c.法律法规与问题3.a.持续优化与迭代b.跨学科合作六、大数据销售数据挖掘在我国的发展现状与展望1.a.政策支持与产业布局b.人才培养与引进c.技术创新与应用2.a.大数据销售数据挖掘在金融、电商、医疗等领域的应用b.大数据销售数据挖掘在决策、公共安全等领域的应用c.大数据销售数据挖掘在创新创业、国际合作等领域的应用3.a.大数据销售数据挖掘的未来发展趋势b.大数据销售数据挖掘在我国的发展前景c.大数据销售数据挖掘在国际竞争中的地位与作用[1]，.大数据销售数据挖掘技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123135.[2]，赵六.大数据销售数据挖掘在金融领域的应用研究[J].金融研究，2019，10（4）：5665.[3]刘七，陈八.大数据销售数据挖掘在电商领域的应用研究[J].电子商务，2020

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