设定明确的目标市场将增加获得合适

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客户的潜力。以目标市场应用为例，例如针对少女的时尚产品。广告商可以根据广告产品将目标市场从15岁的少女调整为对穿衣仍有兴趣的25岁的年轻人。当产品的价格足够贵时，广告商可以考虑瞄准大城市。另一方面，如果产品价格实惠且经济，广告商可以将小城市和地区作为目标区域。预算可以调整Facebook 广告是付费广告，价格相当实惠。广告主可以根据可用资金情况以及已确定的目标市场进行安排。如果安排得当，即使可用资金有限，广告主仍然可以达到预期目标。Facebook广告是被认为有效的广告，但广告主仍然需要首先确保和分析可用资金。建立客户社区广告商可以利用 Facebook 上提供的各种功能来建立社区。借助广告安装，社区有继续发展的潜力，新成员也能不断增加。让社区成为销售的手段，企业主可以加强与客户的互动。广告商还可以加入社区——Facebook 上已有的社区。



通过加入与品牌相匹配的社区，目标市场也会更加准确，增加销售 工作职能邮件数据库 的可能性。通过创作有趣的内容与社区互动，让品牌更好地被社区成员所熟知。参考Perbedaan konsep 文本挖掘和数据挖掘（definisi、penerapan dan contoh algoritma yang Didakai）2022 年 1 月 31 日热门文章彭格田：文本挖掘是一种散文信息挖掘技术，可以帮助我们更好地了解信息。文本挖掘是一种文本挖掘工具，它可以在文本中进行挖掘，也可以在文本中挖掘。哈西尔·杨·迪哈拉普坎 (Hasil yang diharapkan adalah pemahaman baru yang yang tidak diketahui dan belum jelas sebelumnya)。文本挖掘主要包括子任务、信息检索、分类、POS 标记、聚类、以及数据库中的知识发现框架、数据库中的知识发现模式以及其他方法。知识发现和数据挖掘是一种计算机应用程序，可用于处理数据、信息和信息。数据挖掘是一种可以处理数据的方法。数据挖掘是基于数据（中的知识发现）的基础数据，它是数据挖掘的基础。







随机选择的，聚类或聚类是使用无监督学习技术的问题之一。K-Means 聚类是一种数据分析方法或数据挖掘方法，它执行无监督学习建模过程，并使用对来自各个分区的数据进行分组的方法。K均值聚类有一个目标，即最小化聚类过程中设定的目标函数。通过最大化其他集群中数据的变化来最小化 1 个集群之间的变化。K表示聚类，是一种基本的算法方法，其实现如下确定簇的数量随机分布集群数据计算集群中数据的平均值。使用步骤3，返回阈值计算数据与质心值之间的距离（K表示聚类）可以实现距离空间来计算数据和质心之间的距离。经常使用的距离计算的一个例子是曼哈顿/城市街区距离客观的聚类算法（K-Means）旨在最小化聚类过程中设定的目标函数。该目标是通过最小化集群内数据的变化并最大化其他集群中数据的变化来实现的。聚类算法示例：– 银行客户细分或在线新闻细分。– 确定学生专业的数据量、聚类和属性参数K-Means 聚类的特点：聚类过程快速对质心值敏感Kmeans的结果总是会变化（因为它们不是唯一的）很难达到全局最优K-Means 聚类的缺点发现不同的模型簇很难选择正确的簇数重叠未能收敛K-Means 中的问题：第一个问题是由每个集群成员的初始化过程的差异引起的。此初始化过程可能会导致几个问题，因为该过程是随机执行的。即使收敛速度较慢，随机初始化过程也可能获得更好的结果。聚类过程中存在潜在的问题。有多种方法可以确定多个聚类，例如分区熵和 GAP 统计。收敛失败。对于硬 K 均值方法来说，任何时候都可能出现问题，因为数据集中的每个数据都是严格分配的。在执行数据建模方法时几乎会出现一些普遍的问题。