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数据挖掘如何帮助公司预测未来并提升客户服务水平?

Quinn强调，选择数据挖掘解决方案时，应寻找一个综合的分析平台，涵盖数据清理、加载、分析和最终呈现的全流程。他认为，数据挖掘已不再是奢侈品，而是企业竞争中的基本策略，任何理智的公司都不能忽视。总结来说，数据挖掘正以前所未有的方式塑造未来商业决策，成为驱动企业创新和竞争优势的关键力量。

数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。

描述客户群体的特征和行为模式。数据挖掘可以描述客户群体的特征和行为模式，帮助企业和组织更好地了解他们的客户。通过对客户数据的挖掘和分析，可以发现客户的偏好、消费习惯、购买意愿等信息，从而为市场定位和产品改进提供依据。这种功能对于提高客户满意度和忠诚度、提升市场竞争力至关重要。

学了数据挖掘之后能干啥?

1、商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

2、有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。

3、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

4、数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些?

1、数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。

2、数据与大数据技术就业方向及前景如下：数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力， 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

3、善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案 应用及就业领域 当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

4、大数据专业就业方向及前景分析：事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。从近两年大数据领域的人才需求情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，就业前景十分光明。