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转：数据挖掘流程及主流工具
数据挖掘流程及主流工具 限于篇幅，本文并不想对数据挖掘的技术多加阐述，读者可以阅读一些经典教材来获得相应的知识，比如《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘原理》、《机器学习》等。一般来说，常用的数据挖掘技术包括：用于客户细分的聚类算法，用于交叉销售的关联分析和序列分析算法，用于客户价值分析、流失分析、交叉销售的决策树、神经网络和回归等预测算法，用于互联网的文本挖掘和Web分析等等。 Eric King在“如何在数据挖掘上投资：避免预测型分析中昂贵的项目陷阱的框架”一文（发表于2005年10月的“DM Review”）中主张
