基于数据挖掘的计算机品牌和价格分析
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在数据信息过载的时期,消费者在购买计算机时会面临多种选择,在一个选择中要考虑到市场对决策的影响。但过去的技术有限,无法根据个人偏好选择性价比最高的产品。故本文提出了基于数据挖掘的机器学习下分层贝叶斯模型,来对计算机的品牌与价格做划分,可为商业管理者寻找改善盈利的策略。同时运用R语言的预测分析建模技术被评价为备选策略和它们正在市场中的表现。让消费者的偏好转变为选择,同时也使得销售转变为份额。
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