數據挖掘有哪些常見的應用模型?

a.用戶基礎研究:用戶生命周期模型(進入、成長、成熟、衰退、流失)、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、意願度識別模型、用戶偏好識別模型、流失預警模型、用戶激活模型等

b.個性化推薦演算法:基於協同過濾(USERBASE/ITEMBASE)、基於內容推薦、基於關聯規則Apriot演算法、基於熱門地區季節商品人群等

c.風控模型:惡意註冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、

電商領域(炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假髮貨模型、反欺詐模型)

金融領域(欺詐評分模型、徵信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等)

d.產品知識庫:產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等

e.文本挖掘、語義識別、圖像識別(牛皮癬識別)

歡迎大家繼續補充,歡迎大家關注我的知乎專欄「大數據實踐與職業生涯」並留言,專欄會陸續的推出過往十多年的大數據工作經驗總結和我的一些研究實踐成果。如果你是大數據新人,或者想轉行進入大數據領域,或者職業生涯上存在一些疑惑,都歡迎關注我的知乎live分享「大數據人的職業生涯規劃」 和 「數據分析師-從零入門到精通」。


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