企业数据挖掘应用方案
企业数据化运用方案
企业数据化运用方案随着数据科技的快速发展，各类企业越来越依靠数据进行业务决策和管理，而企业数据的规模和复杂度也在不断增加。
为了更好地利用企业数据，提高企业运营效率和盈利能力，需要制定一套科学合理的企业数据化运用方案。
目标与需求分析在制定数据化运用方案之前，需要先明确目标和需求。
首先，企业需要明确自身的业务运营和管理目标，并明确数据在其中的地位和作用。
其次，需要对所拥有的数据进行分析和分类，了解数据的特点、大小和价值，以便更好地决定如何处理和利用它们。
此外，还需要了解业内已有的数据化运用案例，寻求最佳实践和创新方向。
数据收集和处理数据收集和处理是企业数据化运用方案的重要组成部分。
企业需要选择适合自身业务的数据收集和处理方式，以保障数据的完整性、准确性和及时性。
同时，还需要制定一系列的数据质量标准和措施，对数据进行及时清洗、整合和校验。
在数据处理过程中，还应该根据业务需要编写相应的数据分析和管理工具，以支持数据化决策和运营管理。
数据挖掘和建模数据挖掘和建模是企业数据化运用方案中的核心环节。
通过分析企业数据，提炼有价值的信息和趋势，为企业提供决策和发展指导。
数据挖掘和建模的方法包括但不限于聚类、分类、回归和关联规则分析等。
在进行数据挖掘和建模时，需要根据业务需求选择合适的算法和模型，并对其进行优化和测试，以保证数据分析的准确性和可靠性。
数据可视化和报告通过数据可视化和报告，可以将数据化运用结果直观地呈现给企业的管理层和决策者。
数据可视化和报告需要根据实际业务需求和数据特点进行定制，提供各类图表、表格、地图等形式的展示方式。
同时，还需要注意数据可视化和报告的规范性和易读性，以方便用户快速理解和吸收数据分析结果。
数据化运用方案实施数据化运用方案实施是数据化运用的重要一环，直接关系到企业数据化运用的成效和效果。
企业需要在实施前进行充分的准备和规划，明确具体的实施步骤和策略。
实施过程中需要加强管理和监督，及时解决实际问题并进行调整和优化。
数据挖掘的应用场景
数据挖掘的应用场景
1 数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘是一种从大量数据中针对性地发现有价值规则并应用到实际情景中的一种分析方法。
商业界正积极利用数据挖掘的理念来研究和厘清大数据的价值，从而有效地改善商业运营。
1.1 分析客户偏好
数据挖掘强大的数据分析能力可以帮助企业基于客户的兴趣、行为和偏好，创建有针对性的营销策略。
通过数据分析，企业可以获得客户优先使用的服务和用户数最多的服务，并结合营销策略，提出可以改善客户服务和提升客户满意度的相应建议。
1.2 确定市场定价
数据挖掘可以帮助企业深入分析商品市场情况，包括内部竞争情况，例如价格情况，品牌等等，为定价提供参考依据。
这种定价方法有助于企业在更加客观准确的基础上确定市场价格，帮助企业获得有竞争力的优势。
1.3 提高生产效率
生产企业可以利用数据分析，有效发掘出实时数据，来了解工厂设备及物料原材料等相关信息，灵活调整生产参数，以达到节约物料消耗，提高生产效率的目的。
企业通过对模型的及时更新，建立能够
预测未来的数据仓库，不仅有助于企业更好地改进自身生产运作，也
有助于企业缩短营销过程，实现盈利机会的最大化。
由此可见，数据挖掘在商业中的应用是十分重要的。
企业通过运
用数据挖掘的理念，可以汲取及时准确的大数据信息，科学分析优化
商业活动，丰富企业发展空间，实现企业科学管理，提高市场竞争力。
基于企业数据挖掘技术的应用及发展方向
步 ，不仅增加了预测功能 ，而且还能在分布式系统中运
据都涉及时间 、空间 。例如地图搜索服务及天气预报服 务 ，人们 更多地使用 图片 、视频 等多媒体 方式进行 交
流 ，对于多媒体数据的挖掘可以发现相 当丰富的知识。
的方法监控整个生产 、销售流程产 生的Ｒ Ｉ 数据可 以 ＦＤ 给企业带来可观的效益。 ３５时空和多媒体数据挖掘 。现实生活 中的许多数 ．
能操纵它 ，它可使数据挖掘过程成为用户业务流程 的一 部分 。包括数据用户化呈现与交互操纵两部分。
４３ － ＷＥ Ｂ下 的网络挖掘 的应用技术 的发展 ，数据
３Ｉ ． 模式挖掘 。模式挖掘 （ ａ ｅｎｍｉｉｇ ｐ ｔ ｒ ｎｎ ）是数据 ｔ
领域 ，在电子商务时代 ，各行业业务流程的 自动化和各 类信息系统不断深入的应用在企业 积累了大量复杂 的数 据 ，这些数据最初不是为了分析的 目的而收集的 ，而是 在企业的 日常运 营中产生的。每两三年左右 ，企业 的数 据量就会翻一倍 ，而９ ％．５ ３ ９ ％的数据进入数据库后并没 有被有效应用。这些未被充分利用的数据并没有为企业 带来财富 ，反而因占用企业 的资源而成为负担。因此企 业 面临着两个问题 ：一方面全球化竞争 的加剧要求企业 比任何时候都需要更快 、更好地决策 ；另一方面 ，许多 企 业在面对逐年增长的业务数据时 ，不知道真正有价值 的模式在哪里 ，难 以发现数据 中存在的关 系以及根据 现
企业如何挖掘数据价值以提高营销效果
企业如何挖掘数据价值以提高营销效果在当今数字化时代，大数据成为了企业获取资源的一种重要方式。
企业获取了大量数据之后，就需要深度挖掘这些数据的价值，以达到优化营销效果的目的。
下面将从数据的来源、数据的分析以及数据的应用三个方面来探讨企业如何挖掘数据价值以提高营销效果。
一、数据的来源企业可以从以下几个方面获取数据：1.客户数据：企业可以通过用户注册、购买记录、客户反馈等方式收集客户的个人信息和行为习惯。
这些数据可以帮助企业了解客户的需求，并在营销活动中针对客户个性化推荐产品和服务。
2.业务数据：企业可以通过对业务流程和经营状况的监测和分析来获取业务数据，如销售额、库存量、退货率等。
这些数据可以帮助企业发现业务瓶颈和优化业务流程。
3.社交媒体数据：企业可以通过社交媒体平台收集与企业相关的社交活动数据，包括用户关注度、意见反馈、话题热度等。
这些数据可以帮助企业了解社会舆论、发现新的市场需求和增强品牌影响力。
二、数据的分析企业需要对获取到的数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。
数据的分析主要分为以下几个步骤：1.数据清洗：对收集到的数据进行去噪、去重等数据清洗工作，以保证数据的质量和准确性。
2.数据探索：对数据进行可视化、统计分析、关联分析等探索手段，发现数据内在的规律和趋势。
3.数据建模：利用机器学习等模型，进行数据预测和分析，以弥补数据存在的潜在缺陷和不完备性。
4.数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据内在的隐式信息和特征，预测客户付费行为等重要商业决策。
三、数据的应用数据挖掘完成后，企业需要将数据应用于具体的营销活动中，以提高营销效果。
数据的应用可分为以下几个领域：1.精准营销：根据客户的需求和行为习惯，为客户个性化推荐产品和服务，增加销售转化率和客户忠诚度。
2.营销决策：通过对产品销售、市场反馈、竞争动态等重要商业决策的分析，帮助企业大幅提高决策的准确性和可信度。
3.市场预测：通过对市场趋势和市场机会的预测，帮助企业找到新的市场机会和产品升级方向，从而增加销售额。
如何利用数据挖掘提高企业运营效率
如何利用数据挖掘提高企业运营效率数据挖掘是一种基于数据分析和挖掘技术的信息处理方法，可以应用到各个领域，如金融、医疗、电子商务、物流等。
在企业中，数据挖掘技术可以帮助企业发现自身潜在的商业机会，提高业务竞争力，在产品研发、市场营销、资源配置等方面实现优化，从而提高企业运营效率。
一、数据集成和清洗企业的数据来自各个不同的系统和部门，包括企业内部的客户关系管理系统、财务系统、人力资源系统，以及企业外部的公共数据源等。
首先，企业需要对这些数据进行集成，建立起统一的数据仓库，以便利用数据挖掘工具进行分析。
在数据集成的过程中，需要注意数据格式和数据质量的问题，比如数据中可能存在噪声、缺失、重复等不规则数据，需要进行清洗处理，以提高分析的准确性和可靠性。
二、探索性数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是数据挖掘的第一步，目的是对数据进行可视化和探索性统计分析，以发现数据中的规律和趋势。
通过图表和数学统计方法，可以分析数据的分布、相关性、离群值等，了解数据的特点和挖掘的难点，为后续的建模和分析提供指导。
三、分类和预测建模分类和预测是数据挖掘的核心技术之一，可以根据已有数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
在企业中，这种建模技术可以应用到市场营销、客户管理、产品研发、供应链管理等方面。
例如，在市场营销中，可以建立客户分类模型，根据客户的行为、偏好、属性等信息，将客户分为不同的类别，为定制化的市场营销策略提供支持。
四、关联分析和聚类分析关联分析和聚类分析是数据挖掘中常用的两种技术，都是为了帮助企业发现信息之间的关系和相似性。
关联分析可以用于市场篮子分析，挖掘出顾客购买商品之间的关联性，为商家提供促销活动的依据。
聚类分析可以用于对客户、产品、市场等进行聚类分析，识别出相似的组群，为企业提供定制化服务。
五、数据可视化数据可视化是将数据处理结果以图表、报表等形式呈现出来，帮助人们更好地理解数据分析和建模结果。
数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘在企业中的应用随着互联网的快速发展，数据已经成为企业的重要资源。
企业通过收集和利用数据来进行产品研发、市场营销和服务升级等方面的决策。
然而，庞大的数据量和复杂的数据结构给企业带来了挑战，很难快速发现数据中隐藏的价值。
数据挖掘作为一种快速有效的数据分析手段，正被越来越多的企业用于发现和利用数据中的潜在价值。
一、数据挖掘简介数据挖掘是指通过多种数据分析技术挖掘出数据中隐藏的模式、趋势和关联规律，以便进行预测和决策支持的过程。
数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评价和模型解释等多个步骤。
其中，数据挖掘是整个过程的核心环节，也是取得有效结果的关键。
二、1. 营销决策在企业的市场营销中，通过数据挖掘技术可以准确得到客户群体特征、购买习惯等信息。
企业可以根据这些信息，有针对性地开展市场营销活动，提高市场营销效果。
例如，某饮料公司可以通过数据挖掘找出哪些地区的消费者更喜欢饮料中加入蜂蜜，哪些人更喜欢碳酸口感等等，然后对其进行有针对性的营销。
2. 产品研发在产品研发领域，数据挖掘可以帮助企业发现市场上潜在的需求和客户的需求。
例如，某家手机公司可以通过挖掘消费者对手机颜色、品牌等的喜好，从而更好地指导新机型的开发，从而更好地满足客户的需求。
3. 流程优化在企业的运营过程中，数据挖掘可以帮助企业找到流程中的瓶颈和问题，并提供解决方案。
例如，某家物流公司可以通过数据挖掘找出每一个流程中存在的问题，进而对其进行优化，从而更好地提升物流效率。
4. 风险控制在金融领域，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的风险。
例如，银行可以通过数据挖掘发现客户偿还贷款的信用等级，从而制定更为有针对性的贷款利率，从而比较有效地控制风险。
三、数据挖掘面临的挑战随着数据挖掘技术的不断发展，企业越来越依赖数据挖掘技术来支持业务决策。
但是，数据挖掘技术所面临的问题和挑战也越来越多。
1. 数据质量数据质量是数据挖掘的基础。
中小企业数据挖掘应用方案
数据挖 掘对提 升管理 决策 质量的 促进作
无依 据 ，老 总难 指 挥 ” ，数据 质量 问题 已经
针 对 中小 企 业 的现 状 ， 我们 设计 了如下 的解 决 方案 ：
一
用 ， 多 企业 跃跃 欲试 。 中小 企业 因为 资 成 为 影 响 信 息 系 统 发 挥 作 用 ， 提 供 决 策 支 很 但 金 、 术 、 力资 源 等 的限 制 ， 技 人 加上 信 息 化 持 的 瓶 颈 。如 何 充 分 利 用这 些 管理 信 息 系
行信 息 系统 规 划 ， 定实 施的 软件 及 其 实施 确
、
没 有 信 息 系统 。 有 相 当 比 例 的小
企 业 目前 还 没有 信 息、 统 ，但 已经 认识 到 业 务 、决 策 的 指 导 方 面 有 待 于提 高 。 如 何 系
管 理 信 息 系 统的 重 要 ，正 在规 划 中 。首 先
１ 根据 企 业 战 略和 竞 争 环境 ，确 定决 、
策 支持 的 商业 目标 ；
目前 ， 中国 的 中小 企 业 的 信 息 系统 存
在 四种 状 态 ：
一
２ 根 据 商 业 目标 确 定 需 要 哪 些 数 据 ， 、 形成 数 据地 图 ； ３ 根 据 挖 掘的 商 业 目标 和 数 据 地 图进 、
实现 决 策 科 学 化 ，实 现 数 据 增值 等 是他 们
实施 什 么 信息 系统 ，如 何 实 施 ，实 施 费用 最 为 关 心 的 问题 。
和 效 果 等 是 他 们 最 为 关心 的 问题 。
顺序 等 ； ４ 实 施规 划 好 的信 息 系统 ， 累数 据 ； 、 积 ５ 数据 积 累达到 数据 挖掘 的要 求时 ， 、 实
数据挖掘技术在制造业中的应用
数据挖掘技术在制造业中的应用一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中发现潜在的、有用的信息和规律的一系列技术。
在制造业中，大量的生产数据、质量数据和物流数据被不断产生并积累，如何通过数据挖掘技术提取有价值的信息，对于企业的生产、营销和管理等方面都具有重要的意义。
二、数据挖掘技术在制造业中的应用1. 生产规划与调度通过对生产数据的挖掘，可以发现不同产品的生产周期、生产工艺以及主要供应商的情况，从而为企业制定更加科学的生产规划、调度以及生产控制方案提供重要依据，以提高生产效率和生产质量。
例如，一些制造企业利用数据挖掘技术对生产数据进行分析，明确各个生产环节的生产效率，通过调整生产流程，实现生产效率的提高，一定程度上帮助企业节省生产成本。
2. 质量检测与预警对于制造企业而言，保证产品的质量是非常重要的一个方面。
通过数据挖掘技术对质量数据的挖掘分析，可以发现质量问题的根本原因，提高产品质量，减少市场出现售后问题的风险，从而更好地满足客户需求。
例如，一些汽车制造企业通过对大量的生产数据进行分析，并利用数据挖掘技术，对零部件的质量进行预测和预警，减少了由于零部件质量问题引起的使用故障率。
3. 物流管理制造企业一般利用物流进行产品的运输、仓储以及配送等活动，对于物流的管理涉及到供应链管理、运输管理以及库存管理等方面。
通过对物流数据的挖掘可以优化物流效率，减少物流成本，更好地提供服务。
例如，一些制造企业通过对物流数据的挖掘，找到物流环节中的瓶颈，减少运输时间，提高货物流转速度、减少库存积压，从而实现货物快速、准确的到达目的地并避免了长时间等待。
4. 营销与市场分析通过对市场调研数据的挖掘，制造企业可以发现消费者的喜好、购买习惯以及消费行为，为企业的营销活动提供基础数据，实现更加精准的营销活动。
例如，一些制造企业通过对消费者数据的挖掘，发现消费者的需求从简单的性能到追求更加的功能多样性，从而为新产品设计和研发提供了新的思路，满足了更多消费者需求。
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从定义到应用，数据挖掘的一次权威定义之旅。
目录什么是数据挖掘 (2)数据挖掘简介 (2)展现形式 (5)数据挖掘涉及的领域 (7)什么是数据仓库？ (7)数据立方体与OLAP (8)数据挖掘解决的四大类问题 (10)CRISP-DM (18)总结 (20)什么是数据挖掘前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。
先看一上概念：数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘简介数据挖掘说的直白些就是在海量的数据中找到有价值的数据，为企业经营决策提供依据。
价值包括以下几类：1、相关性相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
用于确定数据之间的变化情况，即其中一个属性或几个属性变化的是否会对其它属性造成影响，影响有多大。
下图就是相关性的示例：2、趋势是指将实际达到的结果，与不同时期财务报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定财务状况，经营成果和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。
可以通过拆线图预测数据的走向和趋势，也可以通过环比、同比的方式对比较的结果进行说明。
如下图所示：3、特征看具体分析的内容是什么，比如互联网类，就是用户画像这类的需求，根据不同的用户给用户群打相应的标签。
下图是一个示意图：展现形式数据挖掘的结果一般有几种展现形式：1、表格最早的一种展现方式，交叉表的展示，如下图：2、图表相比于图表更具展现力，让人很直观的就能看出数据的整体情况，如下图：3、决策树套用俗语，决策树分类的思想类似于找对象。
现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。
女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。
女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。
女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。
女儿：那好，我去见见。
这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。
相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。
假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑：数据挖掘涉及的领域数据挖掘是计算机学科中的一个交叉研究领域，其研究方法与多个其他科学紧密相连，如：统计、机2器学习、专家系统、信息检索、社会网络、自然语言处理和模式识别等等。
什么是数据仓库？数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理：①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库；②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
企业数据仓库的建设是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。
数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们作出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。
而把信息加以整理、归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员是数据仓库的根本任务。
数据立方体与OLAP数据立斱体以多维对数据迚行建模和观察。
下图就是客户、产品和销售的数据立方体：OLAP的多维分析操作包括：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）等。
钻取（Drill-down）：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据。
上卷（Roll-up）：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据。
切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。
切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。
旋转（Pivot）：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。
数据挖掘解决的四大类问题1、分类分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。
客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。
机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。
下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决下面看一个基于决策树的分类器的示例：2、聚类聚类：将数据对象划分为若干类，同一类的对象具有较高的相似度，不同类的对象相似度较低。
从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。
较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。
聚类分析的原理可以根据下图来看：对牌进行分组：按花色分：按符号分：按颜色分：按大小程度相近分：下面就是一个聚类的示例：3、预测数据挖掘预测与周易预测有相似之处。
周易建立在阴阳二元论基础上，对天地万物进行性状归类（天干地支五行论），精确到可以对事物的未来发展做出较为准确的预测。
许多学者认为周易理论依据是万事万物的相似性、关联性和全息性原理。
这三个原理已被现代科学所证实。
全息性是指事物的某一局部包含了整体的信息。
例如，法医工作者对一根毛发进行化验，得出受害者或嫌疑人的许多身体特征。
周易预测通过对历史事件的学习来积累经验，得出事物间的相似性和关联性，从而对事物的未来状况做出预测。
数据挖掘预测则是通过对样本数据（历史数据）的输入值和输出值关联性的学习，得到预测模型，再利用该模型对未来的输入值进行输出值预测。
一般地，可以通过机器学习方法建立预测模型。
DM（Data Mining）的技术基础是人工智能（机器学习），但是DM仅仅利用了人工智能（AI）中一些已经成熟的算法和技术，因而复杂度和难度都比AI小很多。
机器学习：假定事物的输入、输出之间存在一种函数关系y=f(x, β)，其中β是待定参数，x是输入变量，则y=f(x, β)称为学习机器。
通过数据建模，由样本数据（一般是历史数据，包含输入值和输出值）学习得到参数β的取值，就确定了具体表达式y=f(x, β)，这样就可以对新的x预测y了。
这个过程称作机器学习。
数据建模不同于数学建模，它是基于数据建立数学模型，它是相对于基于物理、化学和其他专业基本原理建立数学模型（即机理建模）而言的。
对于预测来说，如果所研究的对象有明晰的机理，可以依其进行数学建模，这当然是最好的选择。
但是实际问题中，一般无法进行机理建模。
但是历史数据往往是容易获得的，这时就可使用数据建模。
典型的机器学习方法包括：决策树方法、人工神经网络、支持向量机、正则化方法。
其他常见的预测方法还有近邻法、朴素贝叶斯（属于统计学习方法）等。
预测的模型可以参考下图：4、关联分析各个物品或者商品之间同时出现的机率。
在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比较重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到很多实际业务中。
首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，现实生活中，比如超市购物时，顾客购买记录常常隐含着很多关联规则，比如购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本，利用这些规则，商场人员可以很好的规划商品摆放问题。
在电商网站中，利用关联规则可以发现哪些用户更喜欢哪类的商品，当发现有类似的客户的时候，可以将其它客户购买的商品推荐给相类似的客户，以提高网站的收入。
下图就是一个关联的示例：CRISP-DMCRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段。
1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。
2: data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估。
3: data preperation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求。
4: modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型。
5: evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的。
6: deployment: 部署（方案实施）,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)。
商业理解(Business understanding)：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。
数据理解(Data understanding)：数据是我们挖掘过程的“原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。
数据准备(Date preparation)：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。