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标题: 秒懂数据挖掘，玩转数据分析的高级应用不在话下 [打印本页]

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作者: Mai丶Jordan    时间: 2023-5-29 08:31
标题: 秒懂数据挖掘，玩转数据分析的高级应用不在话下
随着时代的发展，人类产生的数据成倍增长，数据的开放性应用和数据可挖掘价值越来越高。在大数据精准营销、大数据洞察等一系列热词背后，正是数据挖掘、分析技术发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅成为当今政务部门提升治理能力的重要手段，也成为各行各业提升核心竞争力的关键。

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什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。

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可以看出，数据挖掘是一个过程结果的称谓，即主要目标是从数据中挖取隐藏的信息。它是一个交叉科学领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计、机器学习、可视化和信息科学。
数据挖掘与商业智能的关系

举个简单点的例子：

通过统计购买某产品的人大多数来自北京，则北京是该产品的主要消费者居住的城市，这就是用的商业智能技术。要从100000人中找出100个购买某产品概率比较大的客户，则可以通过利用统计方法建立数学模型找到这群人，而这就要用数据挖掘技术。

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也就是说：

商业智能就是目标明确的创建统计分析报表，根据统计结果，提供商业决策支持，输入的是数据，输出的是信息。数据挖掘则是透过数据的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹，从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系，用此来洞察或预测未知事项，输入的是数据，输出的是知识。

利用数据挖掘技术，对大量的业务数进行探索和分析揭示隐藏的、未知的规律，是商业智能的高级应用。
数据挖掘能解决哪些问题

根据数据挖掘的应用方向，常见的数据挖掘能解决的问题体现在下面几个方面。

1. 分类与回归

分类根据样本数据中标记的类别对原数据进行分类总结，进而也可以预测未来数据的归类。

回归是确定一种或多种变量间相互依赖关系的一种统计分析方法。

分类与回归本质上解决的都是预测问题，不同的是分类适用于离散型目标变量的预测，而回归适用于连续型目标变量的预测。下面这些问题可以用分类和回归技术来解决：

如何将信用卡申请人分为低、中、高风险群？如何预测银行可以安全地贷给贷款人的贷款量？如何有效预测房地产开发中存在的风险？如何预测哪些顾客在未来半年内会取消该公司服务，哪些电话用户会申请增值服务？如何预测具有某些特征的顾客是否会购买一台新的计算机？使用3G通信网络的手机用户哪些有可能转换到 4G通信网络？如何预测一位顾客在一次销售期间将花多少钱？如何预测病人应当接受三种具体治疗方案的哪一种？

下图是一个基于决策树预测银行客户是否存在贷款风险的示例：

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2. 聚类

聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据数据相似度原则进行数据归类的方法。

中国有句古话是“物以类聚，人以群分”，其实已经蕴含了聚类算法的基本思想。聚类能解决如下方面的问题：

谁是银行信用卡的黄金客户？谁喜欢打国际长途，在什么时间，打到那里？如何对用户 WAP 上网行为进行分析，通过客户分群，进行精确营销？对住宅区进行聚类，确定自动提款机 ATM 的安放位置。如何通过一些特定的症状归纳某类特定的疾病？

例如下图，找到共性的数据，然后聚类显示：

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3. 关联规则

关联规则在一个数据集中找出各个物品或者商品之间的关系，也被称为购物篮分析。

关联规则描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，可以应用到很多实际业务中：

哪些商品是已经购买商品 A 的人最有可能购买的？商业销售上，如何通过交叉销售，以得到更大的收入？保险方面，如何分析索赔要求，发现潜在的欺诈行为？银行方面，如何分析顾客消费行业，以便有针对性的向其推荐感兴趣的服务？哪些制造零件和设备设置与故障事件关联？哪些病人和药物属性与结果关联？

下图是某商场购物蓝推荐结果示例：

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4. 时间序列预测

通过已有的时间序列数据进行类推，以预测下一段时间的趋势。

时间序列预测是在与时间相关的历史数据中，找到数据随时间变动的规律。你可以用来解决如下问题：

下个月的商品销量、销售额或库存量是多少？明天广州市的最高用电负荷是多少？

下图是某公司红酒销量的预测图：

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5. 关系网络分析

关系网络分析用来探索社会行动者及其间的关系，例如：社会关系、亲属关系、角色关系、行为关系、流动关系、地理空间关系等等。

关系网络分析也叫社会网络分析。通过社会网络分析，可以探索和发现行动者之间隐藏的关系。常见的关系有：

亲属关系：父母、子女、夫妻关系等。正式关系（权威关系）：正式角色也是关系性的，如老板/职员、教师/学生、医生/病人关系等。个人之间的评价关系：喜欢、信任、尊重等。行为上的互动关系：行动者之间的自然交往，如谈话、参加会议、拜访、提建议等。隶属关系：如参加一项协会、属于某些俱乐部等。物质资本的传递：商业往来、物资交流。非物质资源的转换关系：行动者之间的交往、信息的交换等。空间关联：城市之间的关系，迁入和迁出。职位的升迁，地位的流动。

下面是对《悲惨世界》一书中人物的关系网络分析的一个示例：

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数据挖掘是一个周而复始的过程，在生成规则的过程中不断地对模型进行调整，从而提升精度。那么，怎么才能更好地掌握数据挖掘呢，亿信华辰数据挖掘软件豌豆DM是一个不错的选择。

豌豆DM内置分类分析、回归分析、聚类分析、关联规则分析以及时间序列应用等五大类十几个小类的数据挖掘算法，并支持R语言算法扩展。让用户可以通过半自动化或者自动化地分析业务数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助你解决客户流失分析、客户细分、银行客户贷款风险分析、客户信用评价、关联推荐（购物篮分析）等各类数据分析应用问题。

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作者: w打手机    时间: 2023-5-29 14:17
沙发？？？

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作者: rice米生生    时间: 2023-5-31 13:29
向楼主学习

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作者: 阳村阿辉    时间: 2023-5-31 19:49
好，很好，非常好！

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