计算机科学：为了进行大数据分析和处理，需要掌握编程语言、开发工具以及分布式系统和数据库技术。 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发掘隐藏的关系、规律和趋势，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。 人工智能：人工智能技术，如机器学习和深度学习，常用于大数据分析，为大数据提供更深入的分析。
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型（DecisionTreeModel）和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。
基于这些指标，电子商务平台可以将客户划分为不同等级，如铜牌、铁牌、金牌会员等。此外，该模型还能帮助识别长时间未购买的客户，并针对他们开展营销活动，以激活休眠账户。RFM模型主要通过三个变量的组合来对客户进行分类。 Apriori算法是一种数据挖掘技术，常用于关联规则分析。
