大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘流程重點基礎知識點

大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘流程重點基礎知識點一、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘概述1.a.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的定義b.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的重要性c.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的應用領域2.a.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的基本流程b.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的關鍵技術c.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)與機遇3.a.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢b.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的未來展望c.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在我國的發(fā)展現(xiàn)狀二、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘流程1.a.數(shù)據(jù)采集與預處理b.數(shù)據(jù)清洗與整合c.數(shù)據(jù)探索與分析2.a.特征工程與選擇b.模型構建與訓練c.模型評估與優(yōu)化3.a.結果解釋與應用b.模型部署與監(jiān)控c.持續(xù)優(yōu)化與迭代三、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘重點基礎知識點1.a.數(shù)據(jù)采集與預處理①數(shù)據(jù)采集方法：網(wǎng)絡爬蟲、API接口、數(shù)據(jù)庫等②數(shù)據(jù)清洗：缺失值處理、異常值處理、重復值處理等③數(shù)據(jù)整合：數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)轉換等④數(shù)據(jù)探索：數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計分析等2.a.特征工程與選擇①特征提?。何谋咎卣?、數(shù)值特征等②特征選擇：信息增益、卡方檢驗等③特征組合：交叉特征、特征融合等④特征降維：主成分分析、線性判別分析等3.a.模型構建與訓練①模型選擇：線性回歸、決策樹、支持向量機等②模型參數(shù)調整：交叉驗證、網(wǎng)格搜索等③模型訓練：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等④模型評估：準確率、召回率、F1值等四、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘案例分析1.a.案例背景b.案例目標c.案例數(shù)據(jù)2.a.數(shù)據(jù)采集與預處理b.特征工程與選擇c.模型構建與訓練3.a.結果解釋與應用b.模型部署與監(jiān)控c.持續(xù)優(yōu)化與迭代五、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在實際應用中的挑戰(zhàn)與對策1.a.數(shù)據(jù)質量與安全b.模型解釋性與可解釋性c.模型泛化能力與過擬合2.a.技術挑戰(zhàn)b.人才短缺c.法律法規(guī)與問題3.a.持續(xù)優(yōu)化與迭代b.跨學科合作六、大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在我國的發(fā)展現(xiàn)狀與展望1.a.政策支持與產(chǎn)業(yè)布局b.人才培養(yǎng)與引進c.技術創(chuàng)新與應用2.a.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在金融、電商、醫(yī)療等領域的應用b.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在決策、公共安全等領域的應用c.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、國際合作等領域的應用3.a.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘的未來發(fā)展趨勢b.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在我國的發(fā)展前景c.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在國際競爭中的地位與作用[1]，.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘技術綜述[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123135.[2]，趙六.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在金融領域的應用研究[J].金融研究，2019，10（4）：5665.[3]劉七，陳八.大數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)挖掘在電商領域的應用研究[J].電子商務，2020