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数据挖掘框架是一个十分重要的东西，而数据挖掘框架的主要事件有很多需要我们注意的内容，一个完整的数据挖掘框架的后续工作就是重视某些细节，这样才能够保证数据挖掘的成功，在这篇文章中我们给大家介绍相关的数据挖掘框架的内容。

1.数据分组

数据分组是精准营销的基础，当数据分组以客户特征为主要维度时，通常可以用于估计下一次行为的基础，数据分组的难点在于分组维度的合理性，通常其精确性取决于分组逻辑是否与客户行为特征一致。这些都能够帮助我们挖掘出有用的数据。

2.聚类

数据聚类是数据分析的重点项目之一，在健康管理系统中通过症状组合可以大致估计病人的疾病，在电信行业产品创新中客户使用的业务组合通常是构成服务套餐的重要依据，在银行业产品创新中客户投资行为聚合也是其金融产品创新的重要依据。数据聚类的要点在于聚类维度选取的正确性，需要不断的实践来验证其可行性。

3.描述

描述性数据的最大效用在于可以对事件进行详细归纳，通常很多细微的机会发现和灵感启迪来自于一些描述性的客户建议，同时客户更愿意通过描述性的方法来查询搜索等，这时就需要技术上通过较好的数据关联方法来协助客户。描述性数据的使用难点在于大数据量下数据要素提取和归类，其核心在于要素提取规则以及归类方法，要素提取和归类是其能够被使用的基础。这些基础往往都是最重要的。

4.负责数据挖掘的内容

复杂数据挖掘比如Video，Audio等，其要素目前依然难以通过技术手段提取，但也可以从上下文与语境中提取一些要素帮助聚类，例如重要客户标记了高度重要性的Video一般优先权重也应该较高。复杂数据的挖掘目前处理的方式一般通过数据录入的标准化来解决，核心在于数据录入标准体系的规划，初期规划是尽可能考虑完善，不仅仅适用现在，而且可以适用于未来。

在这篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘框架的内容，了解了这些内容能够方便我们更好地理解数据挖掘以及做好数据挖掘工作。大家在做数据挖掘工作的时候或者在组建数据挖掘框架以后一定要注意上述所说的细节。