在这种情况下，数据某些产品。 5. 协会 数据挖掘还可以作为识别已发生事件和当前事件之间相关性的工具。 6. 测序 排序被定义为识别特定时间不同事件的相关性的函数。例如，反复光顾超市的消费者。 7. 预测 预测是基于已形成模式的大数据对未来价值的预测。例如，对印度尼西亚五年内农业发展的预测。 最大化数据挖掘功能的正确方法 如果使用正确的方法，可以最佳地获得其中一些数据挖掘功能。任何事物？ 数据挖掘方法如下 1. 分析问题 要分析问题，必须检查源数据。
确保数据符合标准。除此之外，请仔细收集数据，以 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 便于理解。 2. 清理和提取数据 在下一个方法中，您必须以 Microsoft Access、OLTP 数据库、文本文件和电子表格的形式提取源数据。然后，根据数据模型将数据放入具有结构的仓库中。之后，您必须清除数据中的不一致和不兼容性。 3. 检查数据有效性 通过跟踪使用 extract 方法创建的数据模型来执行有效性检查。这样，所有数据都可以保证可信、最新且未更改。
4. 数据建模 在该方法中，使用数学模型或算法来获取数据中的模式。模式从一开始就与个人用户和企业的愿景保持一致。之后，必须确保结果符合数据 挖掘目标。 5. 评价 评估是一种将数据发现与业务目标进行比较的方法。此比较的结果用于确定数据建模是否可以应用于整个组织。 6. 部署 通过这种部署方式，您可以与各个业务运营平台 共享数据挖掘结果。 数据挖掘在数字世界中的应用 那么，数据挖掘在数字世界中的应用是什么样的呢？ 数字世界中的数据挖掘 目前，数字化几乎渗透到所有工作领域。