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数据分析挖掘系统,全国大学生大数据分析与挖掘竞赛

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数据挖掘和数据分析 。数据分析和data 挖掘有什么区别？如何快速掌握数据分析和数据挖掘？数据分析和data 挖掘有什么区别？Data 挖掘:目前需要对现有的data 挖掘、机器学习技术进行改进；开发新的数据挖掘技术，如数据网挖掘、特殊群挖掘、地图挖掘；突破基于对象的数据连接、相似性连接等数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术 。
【数据分析挖掘系统,全国大学生大数据分析与挖掘竞赛】
1、大数据 挖掘技术涉及哪些内容?大数据挖掘技术涉及模式跟踪、数据清洗和准备、基于分类的数据挖掘技术、离群点检测、关联和聚类 。基于大环境下数据的特点，挖掘技术与对应:1 。数据来源很多，大数据挖掘的研究对象往往不仅仅涉及一个业务系统，肯定是多个系统的融合分析 。因此，

2.数据的维度高，整合后的数据不仅仅是传统数据的那些维度挖掘，还有上百个维度，这就需要降维技术 。3.大量数据的计算无法在单台服务器上计算，需要分布式计算 。所以要掌握各种分布式计算框架，比如Hadoop、Spark，就要掌握机器学习算法的分布式实现 。Data 挖掘:目前需要对现有的data 挖掘、机器学习技术进行改进；开发新的数据挖掘技术，如数据网挖掘、特殊群挖掘、地图挖掘；突破基于对象的数据连接、相似性连接等数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术 。

2、数据 挖掘技术在CRM 系统中的应用有哪些方面CRM是多样化的 。它不仅是一种以客户为中心的运营管理模式，还可以通过获取客户信息和分析需求，加强团队管理，优化工作流程，提高客户满意度和忠诚度，帮助企业获得长期利润，更好地发展 。CRM也就是客户关系管理系统，可以将一个企业的销售、营销、服务、技术支持等部门串联起来 ， 整合优化各部门的资源和工作流程 ， 共同提供更好的服务，扩大客户价值，帮助企业深化挖掘 ， 管理客户资源，从而降本增效 。

CRM的核心价值在于帮助企业维护客户，加强管理 。CRM的作用体现在以下几个方面:1 。管理客户数据市场瞬息万变 ， 只有拥有客户才能不断变化 。CRM 系统的客户管理，不仅可以记录客户信息进行统一管理和共享，还可以有效避免因业务变动或人员变动造成的数据混乱和丢失；同时，CRM 系统可以汇总各种渠道的信息，保证信息的完整性和实时性 。

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