數(shù)據(jù)收集收集關于客戶的詳細信息，如年齡、性別、膚質類型、家族病史、生活方式等。這些數(shù)據(jù)從客戶服務中獲取或通過客戶調查問卷獲得。

這步包括處理丟失的數(shù)據(jù)、刪除重復的記錄和糾正錯誤的信息。

使用統(tǒng)計方法和機器學習算法來找出隱藏的模式和趨勢分析哪些服務最受歡迎，或者哪個年齡段的人最可能購買抗衰老產品。

根據(jù)分析結果進行決策。數(shù)據(jù)顯示大多數(shù)顧客都是中年人考慮推出更多針對這個年齡段的產品和服務。

- 在體育用品行業(yè)可能會關注運動愛好者的行為習慣、購物偏好以及他們對各種運動裝備的需求和反饋。因此收集分析關于消費者的運動行為、購物歷史和社交媒體評論等數(shù)據(jù)。

- 建筑行業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘通常涉及到建筑規(guī)劃、設計、施工和維護等環(huán)節(jié)。通過對大量的工程數(shù)據(jù)進行挖掘，提高建筑設計的質量、降低建造成本，幫助預測和解決可能出現(xiàn)的問題。

- 數(shù)碼相機行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘可能涉及消費者對攝影設備的功能需求、價格敏感度以及購買行為等通過分析消費者的在線瀏覽和購買行為，了解哪種類型的相機最受歡迎，調整生產和營銷策略以滿足市場需求。