Dữ liệu.<br>Trong thị trường cạnh tranh ngày nay, có thể khám phá dữ liệu để hiểu hành vi của khách hàng, phân khúc cơ sở khách hàng, cung cấp dịch vụ tùy chỉnh và có được thông tin chi tiết từ dữ liệu được cung cấp bởi nhiều<br>nguồn là chìa khóa cho lợi thế cạnh tranh. Mặc dù những người ra quyết định<br>muốn dựa trên các quyết định và hành động của họ dựa trên những hiểu biết đã đạt được<br>từ dữ liệu này [43], có ý nghĩa về dữ liệu, trích xuất không rõ ràng<br>và sử dụng các mô hình này để dự đoán hành vi trong tương lai là<br>không phải chủ đề mới. Khám phá kiến thức trong dữ liệu (KDD) [50] nhằm mục đích<br>trích xuất thông tin không rõ ràng bằng cách sử dụng phân tích và giải thích cẩn thận và chi tiết. Khai thác dữ liệu [133,84], cụ thể hơn,<br>nhằm mục đích khám phá các mối quan hệ chưa biết trước đây giữa các thuộc tính dường như không liên quan của tập dữ liệu bằng cách áp dụng các phương pháp từ<br>một số lĩnh vực bao gồm học máy, hệ thống cơ sở dữ liệu và<br>Thống kê. Analytics bao gồm các kỹ thuật KDD, khai thác dữ liệu, văn bản<br>khai thác mỏ, phân tích thống kê và định lượng, mô hình giải thích và dự đoán, và trực quan hóa nâng cao và tương tác để thúc đẩy<br>quyết định và hành động [43,42,63].<br>.
đang được dịch, vui lòng đợi..
