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数据集(Data set)

数据集(Data set)大量数据的集合。

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数据建模(Data modelling)

数据建模(Data modelling)使用数据建模技术来分析数据对象,以此洞悉数据的内在涵义。

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数据质量(Data Quality)

数据质量(Data Quality)有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程,并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。

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数据清洗(Data cleansing)

数据清洗(Data cleansing)对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。

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数据挖掘(Data mining)

数据挖掘(Data mining)数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术,从而找到有意义的模式,并得出大量数据的见解。

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数据处理(Data Processing)

数据处理(Data Processing)g)数据处理是指根据数据分析的目的,将收集到的数据进行加工、整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。

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数据分析(Data Analysis)

数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

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数据分析(Data Analysis)

数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

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对比分析(Comparative analysis)

对比分析(Comparative analysis)在非常大的数据集中进行模式匹配时,进行一步步的对比和计算过程得到分析结果。

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聚类分析(Clustering analysis)

聚类分析(Clustering analysis)它是将相似的对象聚合在一起,每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。

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分类分析(Classification analysis)

分类分析(Classification analysis)从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。

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商业智能(Business Intelligence)

商业智能(Business Intelligence)分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。

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算法(Algorithms)

算法(Algorithms)可以完成某种数据分析的数学公式。

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生存分析(Survival Analysis)

生存分析(Survival Analysis)估测一名顾客继续使用某业务的时间,或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存,并引入合适的忠诚度政策。

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相关性分析(Correlation analysis)

相关性分析(Correlation analysis)是一种数据分析方法,用于分析变量之间是否存在正相关,或者负相关。

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顾客留存

留存/顾客留存(Retention / Customer Retention)指建立后能够长期维持的客户关系的百分比。

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实时决策(Real Time Decisioning, RTD)

实时决策(Real Time Decisioning, RTD)帮助企业做出实时(近乎无延迟)的最优销售/营销决策。比如,实时决策系统(打分系统)可以通过多种商业规则或模型,在顾客与公司互动的瞬间,对顾客进行评分和排名。

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购物篮分析(Market Basket Analysis)

购物篮分析(Market Basket Analysis)识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合,例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品,为陈列商品的决策提供依据等。

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顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)

顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)顾客在他/她的一生中为一个公司产生的预期折算利润。

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顾客细分&画像

顾客细分&画像(Customer Segmentation & Profiling)根据现有的顾客数据,将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。

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