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内容第一步：分类问题第二步：聚类问题第三步：相关问题第四步：预测问题第一层次：理解水平第二层次：中级水平第三层次：达到数据挖掘的划分层次 第一步：分类问题 用户的流失率、促销活动的响应和用户度的评价属于数据挖掘的分类问题。 掌握分类的特点，知道什么是监督学习，掌握常用的分类方法：决策树、拜厄斯、KNN、支持向量机、神经网络和Logistic回归。 第二步：聚类问题 细分市场和客户群细分属于数据挖掘的聚类问题。掌握聚类的特点，了解无监督学习，理解常用的聚类算法，如分区聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、