根据数据集（sakila）,设计一种数据分析，发现最具有购买潜力的顾客，并给他们发送感谢邮件

全球信息系统的发展离不开互联网，这给了我们很多证据。好的数据管理会带来很多问题的同时，容易让人:第一批硬数据互相解决的是数据的准确性，第三个区别是数据的不确定性，很难保证处理;另一个原因是数据已经成为一个普遍的问题。数据挖掘的目的是有效地从大量的数据中提取必要的响应，实现“>数据- > >值”的处理。
数据挖掘是指利用大量变量以一种不寻常的方式对大量有价值的知识(形式或规则)进行解析的过程。语言中也有类似的词汇:在存储中发现知识(在数据库中查找信息)。数据提取(提取数据)、详细发现、情报分析(智能数据分析)、调查分析(调查数据分析)、数据收集(数据采集)、考古信息等。
数据挖掘是一项受保护的研究，是目前最活跃和众多喝彩领域交叉的学校领域，其中包括各种技术、人工智能、机器学习、上帝网络、数学、科学、模式识别、认知系统、获取知识、数据提取、计算。关于这种形象化的知识有很多种。
从一开始就关注的挖掘技术不仅是对特定存储空间的简单查询，还包括对系统、分析、覆盖、微推理、媒体，甚至这些系统的各个方面的查询，介绍原始解决方案，并开发事件之间的联合关系。它还利用现有的证据来预测未来的事件。例如，BC服务线公司要求加拿大SimonFraser大学为KDD Research group提供超过10年的客户数量，提出新的手机采集和管理方法，为整合、分析、公司和客户创造有益的效益。因此，利用从底面开始的人数来确定问题的进程，为不同层次的决策提供政策支持。这一需求比仓库的需求更有效。同时，钻数不需要探究这里所描述的全部真理和质量，也需要克服新自然科学的原理和纯数学公式，什么理论的章节都证明了。所有的知识都是相反的，具有特定的位置和条件，专注于一个特定的领域，可以方便的被用户理解，同时最好使用自然语言去寻找结果。因此，挖掘研究的结果将具有很强的实用价值。

从payment表中，计算得出customer_id：526的顾客消费最多

从rental表中，分析得出customer_id：148的顾客租借次数最多
综合customer表和customer_list表，可以从中得到顾客相关的email信息
消费金额前十名顾客的ID分别是526、148、144、137、178、459、469、468、236、181，而租借次数前十名的顾客ID分别是148、526、144、236、75、469、197、137、178、468
。取两个集合的交集就可以得出以下结论：
customer_id分别是526、148、144、236、469、137、178、468的顾客是最具有消费潜力的，他们的email如下：

故我们可以向这写最具有购买潜力的顾客发送感谢邮件，即为本题要求。