厦门好的大数据技术培训机构地址，大数匠教育专注于大数据实战型人才的孵化与培养，是国内持平的大数据领域实训业务的实践者。为IT教育培训行业以及企业提供大数据人才的定制化训练和推荐服务，为大数据行业人才制定行业标准和认证。已同多家企业开展大数据人才以及金融、大数据领域的深度合作。并且成立EDA大数据研究院，融汇较新大数据技术资源，致力于大数据领域的技术研究与对外合作。

数据挖掘的商业运用关键包括用户细分化、用户获得、用户维持、交叉式营销四个层面。

1、用户细分化

用户细分化是将企业应对的异质性用户群体依照一定的标准或规范区划为多个小的、同质性的群体的个人行为。一个细分化群体内的用户对企业而言具备同样或类似的价值或个人行为特点，而不一样群体的用户对企业而言则具备不一样的价值或个人行为特点。

2、用户获得

用户获得对于企业来讲是开括新市场的关键方式，业务部的工作人员尽管能够应用一些传统的方式开展规模性的营销活动，但如果他们在活动的方案策划环节可以获得大量的市场信息，一定会使营销活动更加成功。

数据挖掘技术性能够协助市场工作人员对潜在用户开展挑选工作。而市场工作人员所需做的就是将数据挖掘工具所提供的潜在用户与他们所感兴趣的营销活动方式联系起来。

3、用户维持

随着市场需求的日益激烈，得到一个新用户的成本费越来越高，造成维持原来的用户的价值越来越高。企业若是需要了解哪些用户有转向别的企业的趋向，能够使用决策树算法来对用户群体开展预测分析，以发现他们之中什么类型的用户较有可能“换工作”。

4、交叉式营销

交叉式营销就是指店家在向用户提供他们现在消費产品以外的其他产品的营销活动。当然可以应用数据挖掘技术来协助分析交叉式营销。一般来说，能够从分析目前用户的选购个人行为数据信息开始，这种数据信息能够从企业的市场销售数据库查询之中寻找。

从实质上看，多种产品的交叉式营销和单独商品的营销没有本质的区别，关键都取决于店家以较经济的方式向目标用户提供较好的商品和服务项目，进而做到“互利共赢”。

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