数据挖掘的数据集
发布网友
发布时间：2022-04-23 18:36
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热心网友
时间：2022-04-11 23:06
对于现代化的网络营销来说，需要时刻做到跟上潮流，跟上消费者的需求，才能够*客户。那么对于很多企业来说，肯定是需要使用“群体的智慧”。简单来说，根据一些数据来做出比较精准的预测和判断，从而知道客户的需求。现在大数据的应用就是根据这样原理，才能够把算法做得如此成功。而对于Rushmail邮件群发平台来说，对于邮箱群发的数据挖掘可谓是利用到位。
先简单介绍一下，Rushmail邮件平台是一种邮件营销的方式，用户只需要把客户的邮箱全部输入到里面，那么就可以轻松操作，想要什么时候群发都可以，操作非常简便，不需要专门的部门去处理。也就是说，有了Rushmail之后，邮件营销不再是一件非常复杂的事情，并还能够获得非常多有用的数据。比如说：
任务总量：提交给系统需要发送的邮件量
送达数：发送成功的数量，=任务总量-失败数
送达率：=送达数/任务总量
唯一打开数：客户阅读邮件的数量
总打开数：客户重复阅读邮件的数量
打开率：=唯一打开数/送达率
唯一点击数：客户点击过邮件中的链接
总点击数：客户重复点击过邮件中的链接
点击率：=唯一点击数/唯一打开数
失败总数： =无效地址+空间不足+对方拒收
无效地址：收件邮箱地址不存在或已失效
空间不足：收件邮箱地址空间不足，邮箱容量已满
对方拒收：收件邮箱地址拒收此封邮件，有可能是网络因素或者对方设置过关键词等
这些数据都是邮件营销的重要数据，营销本身只是一个推广的行为，而分析营销数据是营销后的结果分析，善于总结是任何一种市场营销活动的关键步骤。根据客户的偏好，来判断这类客户会有什么样的需求，是不是真的需要这种服务。一旦客户阅读了邮件，同时还有重复阅读邮件的情况发生，试问这样的客户是不是有成为目标客户的可能性，至少已经是潜在的客户。那么这个时候销售人员就可以跟踪联系，看客户有没有这方面的需求，从而做好相应的安排。当然这是需要根据具体的情况来进行判断的，而且一般来说，在邮件后面可以带有一些联系方式，让客户可以根据上面的联系方式来选择是否回复。
另外，根据Rushmail群发平台的数据挖掘和整理的思想，轻松看出客户群体的区分情况，哪一类的客户会对企业的产品感兴趣，哪一类客户能够分在同一类的栏目，在使用Rushmail邮件群发的过程中都可以逐步去做，从而对客户进行精准分析。当然，邮件群发要做好内容，这样才能够达到效果，不然客户都没有点击进去的*，没有产生点击率，后续做太多的数据挖掘都没有任何的意义。因此，在内容保持优质，态度保持诚恳的情况下不断跟客户用邮件拉近距离，减少沟通成本，那么就容易获得成功。
所以，Rushmail更加了解邮箱群发的数据挖掘，帮助企业更容易获得销售上的成功。
热心网友
时间：2022-04-12 00:24
哥们，数据挖掘，就是没有数据集合的。
数据挖掘现在最成功的案例（传播的比较广）就是啤酒+尿不湿的组合，你觉得这个集合合理么？
如果真要说数据集合只能是大集合，比如“快消品集合”，只能这么说。
不过范围太大了，感觉没什么作用。
热心网友
时间：2022-04-12 01:59
付费内容限时免费查看回答这边给您查询分析到1 Awesome Data
这是一个 GitHub 存储库，包含多个不同类别的数据集。
链接：https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
2 Data Is Plural
这是一个以电子表格形式展示的数据集资源，从 2015 年开始定期更新，最新一期是 2020 年 10 月 28 日的资源，因此有些资源非常新。
链接：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wZhPLMCHKJvwOkP4juclhjFgqIY8fQFMemwKL2cvk/edit#gid=0
3 Kaggle Datasets
Kaggle Datasets 提供了关于很多数据集的预览和总结性信息，非常适合用来检索特定主题的数据集。
链接：https://www.kaggle.com/datasets
4 Data.world
和 Kaggle 一样，Data.world 提供了一系列用户贡献的数据集，还为公司存储和组织自己的数据提供了平台。
链接：https://data.world/
5 Google Dataset Search
数据集搜索 是谷歌 2018 年推出的一个新搜索功能。如果你正在寻找特定主题或特定来源的数据，这个工具值得一试。
链接：https://datasetsearch.research.google.com/
6 OpenDaL
OpenDal 也是一个数据集搜索工具，你可以利用多种方式进行搜索，如根据创建时间或框定地图上的某一区域。
链接：https://opendatalibrary.com/
7 Pandas Data Reader
Pandas Data Reader 可以帮助你拉取在线资源中的数据，然后将其用到 Python pandas DataFrame 中。这里大部分是金融数据。
链接：https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/remote_data.html
8 从 API 获取数据
利用 Python 从 API 获取数据也是数据科学家常用的一种方法，具体操作步骤可以参见以下教程。
链接：https://towards
Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
请问您还有什么问题需要我帮助的吗？
热心网友
时间：2022-04-12 03:50
weka是机器学习比较好的软件，上手比较容易。
weka主页：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
这上面可以下载最新版本weka，安装完成后在安装目录下可以看到数据集。
如果你只需要数据集，可以告诉我邮箱，我把数据集发给你。
