TOB业务做用户运营操作流程：1、在前期、中期、后期区分重点运营对象；2、明确运营对象、注重团队协作；3、融入客户；4、建立反馈机制；5、利用产品触达用户为主，人工触达为辅。
APP户运营的日产工作包括：一、核心三大板块：1、APP用户运营；2、APP活动运营；3、APP内容运营。二、尽可能扩大用户规模，做到开源；三、减少用户流失，做到节流；四、学会如何节流；五、总结。
做用户运营每天需要做的事情包含：一、扩大用户规模，做到开源；二、减少用户流失，做到节流；三、促活跃，吸纳到足够用户；四、学会如何节流；其实所有产品最终都是为了实现转化付费的目的，把产品做好了就是最关键的。产品质量和服务提上去了，用户用得满意，自然就会主动付费。
数据挖掘模型选择要适应于不同的场景，具体问题具体分析，数据挖掘模型有：1.回归分析模型；2.决策树模型；3.人工神经网络模型；4.贝叶斯网络；5.支持向量机；6.聚类模型；7.关联模型；8.异常检测。
数据挖掘流程未来会自动化。主要有以下几个步骤：1、业务了解；2、数据理解；3、数据准备；4、造型；5、评估；6、部署。就目前而言，大数据的来源是通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹（搜索记录、购物等）、传感器收集、用户保存等等结构化、半结构化、非结构化的数据。
数据挖掘具体工作内容主要包括：1、收集数据；2、准备数据；3、分析数据；4、训练算法；5、测试算法；6、使用,解释,修正算法。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术 数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程，其具体包含：一、数据挖掘的本质；二、数据挖掘的历史背景；三、数据挖掘的流程步骤。
从IT互联网行业的发展趋势来看，未来在产业互联网时代，硬件将受到更多的关注，在人才需求方面将出现软硬件齐头并进的情况，但是目前从产业成熟度的角度来看，硬件领域的就业现状并不算太好，硬件领域对于毕业生也并不算太友好。
数据挖掘的原理是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律数据挖掘主要包含四点：一、数据准备阶段；二、规律寻找阶段；三、规律表示阶段；四、数据挖掘发展前景。
数据挖掘的应用场景主要有：1、金融公司、银行的分析场景；2、医疗保健领域和保险领域；3、在交通运输领域中的应用；4、数据挖掘在医学领域的应用；5、教育；6、制造工程。此外可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹
数据挖掘主要有四个问题：1、分类问题； 2、聚类问题 ；3、预测问题； 4、关联问题。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标
数据挖掘应该学习：1、统计知识；2、概率知识；3、数据挖掘的数据类型；4、数据仓库。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标
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