数据挖掘过程 2022 年 2 月 7 日 热门文章 数据挖掘正在成为包括银行业在内的许多。它是从多个角度分析数据并总结为有价值信息的过程。数据挖掘使银行能够寻找组中隐藏的模式并发现数据中未知的关系。 仍然依赖被动式客户服务技术和传统营销的银行注定会失败或萎缩。
未来的银行将使用种资产
知识而不是金融资源——作为生存和卓越的保证。令人惊讶的是，这些知识目前大部分都存在 科威特 WhatsApp 号码数据 于银行系统中，并且是由日常交易和运营产生的。这些有价值的信息不必通过侵入性的客户调查或昂贵的市场研究计划来收集。
唯一的问题是必须挖掘这个数据仓库以获取有用的信息。 BRI Syariah 银行提供许多有趣的长期和短期产品，当然也为客户本身带来好处，例如定期存款。
因此我们需要处理非常大的数据
我们使用数据挖掘来确定完美的新模型，这些数据包含在数据库中大量搜索所需的趋势模式，以帮助我们做出决策。
朴素贝叶斯算法是数据挖掘中的一种分类技术，用于非常有效地确定过去的模式并寻找将成为未 散装铅 来模式的函数。CRISP-DM（数据挖掘跨行业标准流程）是一种备受期待的方法，可以通过理解业务流程作为解决方案， 算法 数据挖掘可以通过识别使用网络、智能手机等现代技术的潜在客户来增加电话营销和电子销售。
