学习数据挖掘就需要对数据挖掘框架有一定的了解，只有这样我们才能够更好地去理解数据挖掘。通常来说我们学习数据挖掘需要了解数据挖掘框架的主要事件内容，而数据框架的主要事件就是描述分类根据业务的需要进行必要的分类，估计根据业务数据判断的需要定义需要估计的数据和数据区间值，对业务进行补充和协助。
1.分类
在业务构建中，最重要的分类一般是对客户数据的分类，主要用于精准营销。通常来说，分类数据最大的问题在于分类区间的规划，分类区间的规划需要根据业务流来设定，而业务流的设计必须以客户需要为核心，因此，分类的核心思想在于能够完成满足客户需要的业务。由于市场需求是变化的，分类通常也是变化的。是我们需要了解的事情。
2.估计
通常数据估计是互动营销的基础，基于客户行为进行数据估计为基础进行互动营销已经被证实具有较高的业务转化率，银行业中通常通过客户数据估计客户对金融产品的偏好，电信业务和互联网业务则通常通过客户数据估计客户需要的相关服务或者估计客户的生命周期。数据估计必须基于数据的细分和数据逻辑关联性，数据估计需要有较高的数据挖掘和数据分析水平。这样我们才能够对数据挖掘模型做好选择。
3.预测
什么是预测呢？预测就是根据数据变化趋势进行未来预测通常是非常有力的产品推广方式，比如证券公司通常会推荐走势良好的股票，银行会根据客户的资本情况协助客户投资理财以达到某个未来预期，电信行业通常以服务使用的增长来判断业务扩张和收缩以及营销等。数据预测通常是多个变量的共同结果，每组变量之间一般会存在某个相互联系的数值，我们根据每个变量的关系通常可以计算出数据预测值，并以此作为业务决策的依据展开后续行动。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据挖掘框架的主要内容，具体包括数据挖掘的分类、估计、预测知识，了解了这些知识能够更好帮助我们去理解数据挖掘。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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