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KDD 的目标是从大量可用数据中生成有用的知识。数据挖掘是使用特殊算法来确定数据的连接和模式。 重要提示：数据挖掘本身无法产生有用的知识。只有通过该过程的所有其他步骤才能做出有效的模式和陈述。 KDD过程中的流程： 数据选择→数据预处理→数据转换→数据挖掘→解释 可能的用途 识别目标客户 提高销售效率 开发交叉销售和追加销售潜力 很高兴知道 数据库营销与营销中的数据挖掘直接相关。

在某些情况下，这些术语也作为同义词使用。当数据库营销在世纪年代发展起来时，现在在数据挖掘下进一步发展的分析 卡塔尔手机号码列表 都归因于数据库营销。然而，今天数据库营销被认为是一种营销工具，指的是通过数据挖掘获得的知识的应用和实施。 结论 一方面，随着数据量的不断增长，找到所需的信息、以有意义的方式压缩数据并将其用于决策支持目的正在成为一个日益严重的问题。另一方面，如果数据中包含的知识可以被识别并可用，那么不断增长的数据量也可以被视为一个机会。

数据库中的数据挖掘和知识发现等分析过程使这成为可能。 立即订阅 BB 智能数据博客！ 数据支持的潜在客户开发  这就是它的工作原理！ 数据挖掘方法：通过网络挖掘从互联网上检索有价值的数据 通过智能数据分析确定交叉销售和追加销售潜力 成功节省时间  智能销售数据分析 数据分析项目的经过验证的方法 CRISPDM：数据科学项目的行业标准 CRISPDM：一种经过验证的数据分析项目方法 数据库营销——它是什么？ 焦点数据分析：定义、示例和战略优势 照片： © ESB ProfessionalShutterstock 数据库营销 智能数据 网络评分 你的评论 名 姓 电子邮件 网站 评论 BB Smart Data GmbH 需要您提供给我们的联系信息，以便就您的疑虑与您联系。