数据挖掘是当今每个企业都需要的最强大的工具之一。它是计算和分析大量数据以获得新数据和不同模式的过程。计算机系统和数据库被用来获取这些新鲜和创新的信息。

这个词的含义并不完全相同，因为许多研究人员否认将其称为“数据挖掘”。大多数研究和数学家称之为机器学习或监督机器学习过程。有不同的方法来提取数据或进行数据挖掘。不同的数据挖掘技术《机器学习的基础》一书将监督学习列为机器学习的一个例子。这是“从标记的训练数据推断函数的机器学习任务”它通常为看不见的实例寻找类标签。

另一种类型的数据挖掘是集群。顾名思义，它是将对象或数据分组并形成集合的地方。这是最常用的技术之一，尤其是在零售业。降维是从大量数据中获取新信息的另一种方法。它是在严格的规则和考虑下减少变量的地方。同时，结构化预测也是一种方法。然而，这更多的是经过研究的猜测，而不是基于数据。另一方面，异常检测用于识别数据和模式中的错误。它用于查看图案中是否有任何部分不合适或不应该存在，并且与其他部分有很大不同。还有很多其他因素，但这些因素对零售业的影响不一定那么大。作为零售业的一个重要组成部分，“KDSP”看起来零售业正在蓬勃发展。它是社会的重要组成部分，影响人们购买商品和服务的方式。根据弗雷德——圣路易斯联邦储备银行的经济数据，2015年美国零售业的销售额接近50亿美元。就在去年，Vend的“2017年零售趋势和预测”指出，“独特的店内体验将像移动支付解决方案一样蓬勃发展”。

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这意味着在商店体验丰富的地方进行商品营销将更加繁荣。营销是企业需要了解的最重要的事情之一。他们将如何打造自己的商店，以及他们需要展示哪些产品。

“KDSP”“正确的商品摆放是每个品牌成功的关键。”

一个非常好的展厅将对任何公司和品牌都有很大帮助，尤其是对大型连锁店。商品销售涉及商店的方方面面，从货架上的展示、演示的销售人员、免费样品、特价和价格。此外，根据美国营销协会（American Marketing Association）的数据，商品营销不仅仅是销售商品和服务；它是在“正确的地点、正确的时间、正确的数量和正确的价格”对商品和服务进行规划和营销一切都会影响客户忠诚度、销售和收入，以及公司的整体品牌知名度。

营销技术可以通过数据挖掘加以改进

当数据挖掘用于提取新信息时，它还可以用于了解客户的行为以及他们希望在您的商店看到和购买什么。RetailNext的报告《零售业的主要事件：实体与在线》指出，实体零售商目前在美国的销售额已经达到3.9万亿美元。他们还表示，72%的千禧一代在实际商店购物之前先浏览网上商店。这些类型的信息是通过数据挖掘收集的。

“KDSP”选择合适的工具和合适的人来为您进行营销和营销并不容易。然而，在数据挖掘的帮助下，您可以收集有关您的客户的足够信息