一线业务人员没有专业的数理统计背景，不会涉及模型的训练及调优等操作，但是可以将数据挖掘的结果通过部署的方式提供给他们。比如用户评分，可以采用离线批量或在线实时的方式，对用户进行评分，对其产品购买倾向给予评估，如果业务上认为购买倾向高于80%的用户值得投大力气进行重...

这个和业务形态有关的， 不同商品的消费频次不同的，就像 超市/便利店和买衣服的频次就完全不一样。具体还是根据业务要求来确定。

证券业的交易系统，IO性能一般不是瓶颈（除非存储配得实在太差），但是怕IO异常。

回复 5# olfisher     是啊， 用户太多有时候也很难办啊， 不过只有真真帮到了用户，才会逐渐信任啊。

这个要进行大量用户数据的收集关联才行，数据的收集包括用户在原订单系统、CRM系统等静态属性信息，也包括用户的上网浏览。cookie等数据做DPI分析。结合起来构建一个大概的用户画像，然后根据对画像各个指标维度的评分得出用户的一个初步印象分，来作为用户质量的一个判断依据。...

一方面做好后勤的角色，进行数据报表的支撑另一方面作为技术和数据应用的推广者，普及数据的重要性和数据分析的理念最后可以做些创新活动，如做些数据类的专题分析，如用户流失预警，存量保有，商品关联分析，把这些分析的成果形成材料和可视化的形式展现出来，从而得到前端部门的认可，以...

对于收入，可以使用指标分解，收入是由哪几个方面构成的，各个构成的比例是怎样，每个构成又是细分到哪几个指标，最后找出收入上升或下降或保持不变的趋势主要是因为哪些关键因素导致的。如对于商场的销售额，其分解为：销售额=购物人数*购买总金额      =购物人...

大致过程可以这样：首先收集顾客的购买行为数据，确定有用的维度，经过数据清理、标准化过程、试验各种分类聚类的算法，找到效果比较好的算法，给顾客分群，打标签、画像。通过分群特征，有针对性的采取相应的营销活动。...

有C,JAVA语言的编程基础，多久能学会SPSS在数据挖掘中的应用？

CRM中数据会不断更新，数据挖掘也就需要不断进行模型优化和更新。另外CRM中还会不断收集跟用户的交互信息以及客户反馈数据，这些信息也会作为新的变量放入模型中，必然会是持续的过程。...