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發表於 2024-4-27 14:10:35 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
数据平滑 数据聚合 数据标准化 数据离散化 属性构建 让我们逐一逐一讨论。 1.数据平滑 您是否曾经查看过一堆似乎无法告诉您太多信息的数据点?为了突出显示数据集中的重要特征,您需要进行数据平滑。 数据平滑是使用算法从数据集中消除噪声的过程。它可以帮助您更清楚地看到模式,因为它可以消除数据异常值。 数据平滑有助于预测趋势,并可以帮助您进行销售或季节性预测。 2. 数据聚合 数据聚合是一种以摘要格式存储和呈现数据的策略。如果您有多个数据源并且必须一起编译和分析数据,这会很有帮助。

例如,假设您在不同地点拥有多家宠物店。您可以汇总所有商店 电报号码数据 的销售业绩,以便您获得有关总体收入的月度销售分析报告。 3. 数据标准化 如果您想轻松地细分和分析数据,可以使用数据标准化。 数据标准化是组织数据以采用统一且标准的方式记录的过程。因此,您可以更轻松地对数据进行排序、细分和分析。 假设您有一个收集用户名字和姓氏的网络潜在客户表单。一些用户可能会以大写形式输入姓名,而其他用户则以小写形式提交姓名。当您将名字和姓氏存储在数据库或客户关系管理 (CRM) 软件中时,数据规范化可以帮助您标准化名字和姓氏的格式。 4. 数据离散化 数据离散化是一种数据转换策略,可将连续值转换为一组间隔,以便您的数据更易于分析和分组。



此步骤对于客户细分特别有用。 例如,您的零售业务可能需要根据年龄对客户进行细分,以便您可以共享与每个年龄段相关的产品。您可以使用每个联系人的年龄范围,而不是其唯一的年龄编号。 5. 属性构建 您需要根据现有数据点创建新属性吗?使用属性构造,这是从现有数据创建新属性的过程。 属性构建有助于提高数据挖掘的效率。它还使您能够创建团队所需的新数据集以获得更多见解。 例如,假设您的制造企业拥有有关客户交易的数据。您可以使用此数据转换策略来创建客户终身价值的新属性。 我们培养并形成长期合作伙伴关系,以便您的企业长期结果。 超过90%的 WebFX 客户在其活动的第二年继续与我们合作。


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