Traducción activa
Según Piatetsky-Shapiro, Smith y Uthurusamy, (1996), la minería de datos es un proceso importante para descubrir conocimientos novedosos, implícitos y útiles a partir de grandes cantidades de datos. . En el marketing directo, este conocimiento se representa como posibles compradores o respondedores y logra tasas más altas en el mercado masivo.
Por ejemplo, los bancos y las compañías de seguros pueden ser clientes de grandes bases de datos y desean vender ciertos productos (como productos de préstamo, paquetes de jubilación, seguros de vida). Hay dos situaciones principales. Tomando primero como ejemplo, alguna base de datos de clientes (sayX) ha comprado el producto. Antes de actualizar al mercado masivo o pasivo, los Xi suelen ser demasiado pequeños, normalmente alrededor de 1. Los métodos de minería de datos se pueden utilizar para descubrir patrones en los compradores con el fin de distinguir a los compradores probables de los no compradores. Los clientes de X. En particular, en el primer caso, la minería de datos para marketing directo se puede lograr mediante los siguientes pasos:
1. Base de datos de todos los clientes, incluidos los compradores.
2. Conjuntos de datos para minería de datos
Panel de información demográfica geográfica: Base de datos agregada.
Preprocesamiento de datos: Pérdida de valores convertidos de direcciones y códigos de área, procesamiento, etc.
Divida la base de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, y utilice el algoritmo de aprendizaje para proponer un nuevo conjunto de entrenamiento.