数据挖掘

数据挖掘1 数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。2 编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。Python：对字符串处理有极大的优势，是解释型语言，实现简单，而且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据。Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限。R：近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握。Java：使用范围最广的编程语言，有很多社区进行交流，进行编程实现具有灵活高效的特点，不足之处就是实现功能的代码量较大（相对于其他数据挖掘编程语言）。Scala: 一种具有面向对象风格、函数式风格、更高层的并发模型的编程语言。同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言。3 数据挖掘的模型知识机器学习和数据挖掘是紧密相关的，要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识，通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型。

广义的大数据包括数据处理本身以及数据挖掘。如今，大数据技术在电子商务领域的应用日渐深入和普及，大数据浪潮自15年高涨以来并没有消退迹象。关于二者的结合，从人的角度来讲，对消费者——成熟的推荐系统可以快速定位消费者兴趣，减少寻找商品浪费的时间，大数据提供更加透明的比价服务，详实的商品评价等，不再是两眼一抹黑，找商品犹如大海捞针。对商家企业——用户画像体系帮助商户精准的找到目标客户，发现潜在的客户，数据挖掘技术发现商品背后的统计学关联，可以卖出更多的商品。（如经典的“啤酒和尿布”）从业务功能角度，数据挖掘产品，如淘宝的“生意参谋”（“数据魔方”），使得商家对自身经营情况有了更加准确和及时的掌握，不再是拍脑袋决定。能够大大降低决策失误带来的损失，大数据能够帮助商家进一步挖掘市场机会，发现商机，结合运营策略使得自己的经营更上一层楼。现在主要的是用户画像领域，帮助商品广告进行精准投放。数据挖掘在电子商务的应用早已落地。归根到底，电商本质也是卖东西，就是要在合适的时间地点把商品卖给合适的人。个人经营中的数据量一般不会很大，但若是掌握了数据挖掘技术的思想，进行数据驱动的决策，找到商品买卖的脉搏，因地制宜，就会降低企业经营风险，卖出更多的东西。长此以往，雪球就会越滚越大。你们说对吗？

当今,关于大数据挖掘技术的方法和技术在CRM中的应用方式有很多,但是在不同的产品,行业下的运用的CRM差异巨大.但是在大数据挖掘中他们还是有很多共性的:对于客户的细化,如何挖掘新客户,如果防止老客户的丢失和提升客户价值对于客户的细化不同的客户有不同的需求和消费习惯,怎么样细化客户,才是CRM最重要前提.合理的细化客户资源,是实施CRM的基础.2.如何挖掘新客户在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助分析出最优的销售匹式,在此基础上,结合CRM的相关功能,能很好的对新客户的需求得到认识,并分析,更好的挖掘潜在客户.3.如果防止老客户的丢失就目前而言,随着的竞争压力越来越大,获取新的客户将会付出相对从前更多的成本,这就让认识的到,尽量的防止老客户的丢失,才是运营的主要目的之一.放弃那些相对低质的客户,保留原有相对质量较好的客户,是CRM运用的重中之重.4.提升客户价值在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助分析出最优的销售匹式,在此基础上,结合CRM的相关功能,能很好的对新客户的需求得到认识,并分析,更好的挖掘潜在客户.

我是一个数据分析师，但是没有你想象的那么厉害，大学期间我是学习电商辅修金融的，数据挖掘主要需要就业者有基本算法的了解，一般互联网行业通用的模型算法例如聚类、回归、决策树、神经网络等等，这就牵扯到你需要掌握算法的同时还要会模型软件，例如spss等。当然，你在做一个模型挖掘的时候肯定需要原始数据，能从数据库中提炼的数据必须自己来，所以你需要掌握如何写sql并提炼需求数据进行分析。另外一点就是你要有一定的分析指导及预判能力，即你分析模型结果和指导公司业务跟进或优化，在报告中你要能通过图示、文字向需求者阐明。一般情况下初级数据分析师是可以做到对运营数据进行加工并得到一段周期的规律来指导下一段周期，高级的数据分析师当然就是可以通过模型预测出很多意想不到的方向和行为。仅供参考

数据挖掘会用到数据库技术。根据查询相关资料显示，数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。

数据挖掘是一个交叉学科影响其发展的主要学科有：数据库技术、统计学、机器学习、神经网络、模式识别、知识库系统、信息检索、高性能计算、可视化学科等

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。1.数据挖掘能做什么?1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：分类（）估值（Estimation）预言（Prediction）相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）聚集（Clustering）描述和可视化（Descriptionand）2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘3)各种分析方法的简介分类（）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子：a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险b.分配客户到预先定义的客户分片注意：类的个数是确定的，预先定义好的估值（Estimation）估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子：a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数b.根据购买模式，估计一个家庭的收入c.估计realestate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。预言（Prediction）通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）决定哪些事情将一起发生。例子：a.超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A=>B(关联规则)b.客户在购买A后，隔一段时间，会购买B（序列分析）聚集（Clustering）聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子：a.一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病b.租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。描述和可视化（Descriptionand）是对数据挖掘结果的表示方式。2.数据挖掘的商业背景数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。1)数据挖掘作为研究工具（Research）2)数据挖掘提高过程控制（ProcessImprovement）3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(CustomerManagement)3.数据挖掘的技术背景1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力2)数据挖掘和机器学习（MachineLearning）机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决策树）数据挖掘由来数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预言模型的经济学家之间没有技术的重叠。3)数据挖掘和统计统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等4)数据挖掘和决策支持系统数据仓库OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库决策支持工具融合将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。4.数据挖掘的社会背景数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中神秘，它不可能是完全正确的。客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

数据挖掘技术对超市客户关系管理的作用是提供更好的服务。具体内容如下：（1）客户关系管理(CRM)。CRM(Customer Relation Managemen)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等领域，它的目标是提供更优质、更快捷的服务吸引并保持客户，通过业务流程的全面管理降低仓业成本。在电子商务环 境下，CRM使网站企业在所有的业务环节下更好地满足客户需求以及提供更优质的服务，从而使站点企业在这种不存在时空差异的新型商务环境中保留现有客户和 发掘潜在客户。以提高市场竞争力。同时CRM又可以提供客户需求、市场分布、回馈信息等重要信息，为企业和经营活动提供智能化分析的依据，因此，CRM为 企业带来了成功实现电子商务的基础。个性化服务是增强竞争力的有力武器，CRM就是以客户为中心并为客户提供最合适的服务。互联网成为 实施客户关系管理应用的理想渠道，记住顾客的名字及他们的偏好，根据顾客的不同而提供不同内容，顾客再次光顾的可能性会大大增加。CRM可以增加客户忠诚 度，提高购买比率，使每个顾客产生更多的购买需求，及更长时间的需求，并提高顾客满意度。（2）数据挖掘技术。如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘 可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利 的竞争位置的目的。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P看做是输出，那么Web挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文 　　摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技 　　 关键词：客户关系管理毕业论文 　　高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。 　　关键词：客户关系管理毕业论文 　　一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系 　　随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。 　　二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题 　　现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。 　　1.客户信息不健全 　　在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。 　　2.数据集中带来的差异化的忧虑 　　以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。 　　3.经营管理存在弊端 　　从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。 　　三、数据挖掘技术在企业的应用和实施 　　如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。 　　1.优化客户服务 　　以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。 　　2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统 　　利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。 　　四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础 　　随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。 ;

python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。

CRM是多样的，它既是以客户为核心的运营管理模式，又可以加强团队管理，优化工作流程，通过获取客户信息并分析需求来提高客户满意度和忠诚度，帮助企业获得长期利润，能够更好地发展；CRM也是客户关系管理系统，它能够串联起企业的销售、市场、服务、技术支持等部门，整合优化各部门的资源和工作流程，共同提供更好的服务，扩大客户价值，帮助企业深入挖掘和管理客户资源，做到降本增效。随着国内市场的不断发展，越来越多的企业使用CRM系统来帮助企业进行管理，并有了一定的成效。CRM的核心价值在于帮助企业维护客户、加强管理，CRM的作用体现在以下几个方面：一、管理客户数据市场瞬息万变，拥有客户才能以不变应万变，CRM系统的客户管理，不光可以记录客户信息进行统一管理和共享，这可以有效避免因业务变动或人员流动造成的数据混乱和遗失；同时，CRM系统能够将各个渠道的信息进行汇总，保证信息和完整性和实时性。有了这些信息数据，企业可以对客户进行细分，对不同类型、不同区域、不同需求的客户进行分类，采取个性化的营销方式，缩短销售时间，提高销售业绩。二、缩短销售周期为了让预期的目标实现，企业需要一套行之有效的销售管理流程体系。CRM系统可以追踪客户线索，通过记录客户与企业发生的所有交互来了解他们的需求。CRM还可以根据客户的需求以及观察销售人员每一次联系客户的过程和结果推荐最佳联系时间以及价格提供给销售人员提高转化。缩短销售周期，提高销售转化，为企业创造价值是CRM的另一个重要价值。三、维护客户关系如果没有客户，再庞大的企业帝国都会一瞬间崩塌。同理，只有提供更好地服务才能让客户持续创造价值。通过CRM系统，销售人员可以清楚的知道什么时间联系客户，什么时间需要进行客户关怀。企业的各个部门都能随时查看客户的最新资料，了解客户的需求是什么，针对客户的需求提供完善的服务。当客户感受到自己被重视，满意度和忠诚度自然大幅度上升，为企业创造更多地持续性价值。四、提供数据支持CRM系统能够全面记录企业的所有数据，通过分析和统计，得出有依据的结论，对销售过程和结果，市场活动的转化等数据直观地呈现，让管理者掌控全局，做出最科学合理的决策。CRM系统既可以协助企业进行管理、提高工作效率、维护客户关系，还可以获取数据并分析，帮助企业管理者进行决策，帮助企业更好地发展。

数据挖掘工程师的知识结构构成，其中专业背景知识占据很重要的一部分。统计、高等代数、凸优化、概率论、python、R、SQL，这些是基本要求。具体到大数据领域，还需要掌握大数据相关的技术框架，比如Java、Hadoop、Spark等，不同公司通常要求不同。1、扎实的基础工程能力偏向计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘当中非常看重的，当然这并非绝对标准。技术团队leader，首先就会考察候选人的基础工程能力，即代码能力，这意味着你的工作能力能够满足基本需求。2、算法和数据挖掘理论由于行业起步晚，很多时候候选人并没有太多算法和数据挖掘的实践经验。因此，对算法和数据挖掘理论知识的理解就成为了招聘当中的重要考虑因素。3、优秀的基础职业素养学习能力、自我驱动力、逻辑分析能力等基础职业素养，也是在招聘当中重要的参考因素。关于数据挖掘工程师需要具备哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

数据挖掘中常用的统计方法一共有以下几种：传统的统计方法包括回归分析、主成分分析、聚类分析、非机器学习方法：模糊集、粗糙集、支持向量机来源：数据堂

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的含义数据源必须是真实的、大量的、含噪声的。发现的是用户感兴趣的知识，发现的知识要可接受、可理解、可运用，并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘技术数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的，先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备，规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集，规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来。规律表示是尽可能以用户可理解的方式如可视化将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

1、数据科学与大数据技术本科专业，简称数据科学或大数据。2、大数据技术与应用高职院校专业。相关专业名称：大数据管理与应用、大数据采集与应用等。大数据专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。

您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

对数据挖掘而言,首先是进行数据获取,数据获取的来源很多,有系统中自行记录的数据,对这种数据只要导出即可,同时也有外来数据,比如网页爬取得数据,或者是购买的数据,这些数据需要按照分析系统的需求进行导入。在完成了数据获取步骤后,就需要进行数据处理,数据处理即是处理数据中的缺失值,错误值以及异常值,按照相关的规则进行修正或者删除,同时在数据处理中也需要根据变脸之间的关系,产生出一系列的衍生变量。总而言之,数据处理的结果是可以进行分析的数据,所有数据在进行分析以前都需要完成数据处理的步骤。如果数据在分布上存在较极端的情况,就需要经历数据平衡的不走。例如对于要输出的原始变量而言,存在及其少量的一种类别以及及其大量的另一种类别,就像有大量的0和少量的1一样,在这种情况下,就需要对数据进行平衡,通过复制1或者削减0的形式生成平衡数据集。当完成数据平衡后,将会把数据处理的结果分出一部分作为验证集使用,如果数据平衡性好,那么剩下的部分作为训练集,如果平衡性不好,那么平衡数据集就会作为训练集使用。当有了训练集后,就按照相关的算法对训练集进行学习,从而产生出相关的规则和参数。当有了规则以后,就将产生的规则用在验证集中,通过对比已知结果和输出结果之间的误差情况,来判断是否通过。如果通过则在后面再测试集中使用,如果未通过,就通过数据平衡、参数调整,以及变量选择等手段重新调整规则,并再次进行验证,直到通过验证。对于验证集验证的步骤而言,在无监督学习中没有这个步骤,当缠上规则后,就直接用于测试集。数据挖掘周而复始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。同时也将多批次的历史数据引入到数据挖掘的过程中,进行多次的验证,从而在时间上保证模型的稳定性。

1.分类：分类是从大量数据中找出不同类别对象的特征，从而对加入的对象进行自动分类。例如银行按客户的信用程度分类。2.聚类：聚类是根据数据特征对数据对象进行自动归类。例如通过聚类操作可以将超市的客户划分成互不相交的客户群，以后超市可以为不同的客户推荐不同的商品。（淘宝）3.关联规则发现：是在大量数据中找出有关联的数据，或者找出同时发生的事件。关联规则发现的典型应用是在超市的交易数据中发现哪些商品可能会被同时购买，从而寻找哪些商品捆绑销售能够有足够多的受众。4.时序模式发现：主要寻找事件发生的时序关系，例如通过对超市数据的跟踪和分析，可能会寻找出时序模式：“如果客户购买了电视，几天后他又买了摄像机，那么他在一个月内购买录像机的概率为用户提供50%”

决策树技术。 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。3、连接分析连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式;同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。4、决策树决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。5、神经网络在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。6、差别分析差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据等异常数据，从而获得有用信息。7、概念描述概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。

针对网站/APP的数据挖掘主要是埋点技术，通过在关键位置部署代码完成数据采集，这一块一般自己做不了，国内能做的的有百度统计，神策分析这类工具，百度统计是免费软件，但是统计百度以外的数据会有一些不准确，神策是数据公司，分析的更全和精细

十三种常用的数据挖掘的技术一、前 沿 数据挖掘就是从大量的、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又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。二、数据挖掘技术简述 数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析 先根据经验知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。这个就是MBR(Memory Based Reasoning)的本质。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利用这些邻居对新数据进行分类和估值。使用MBR有三个主要问题，寻找确定的历史数据；决定表示历史数据的最有效的方法；决定距离函数、联合函数和邻居的数量。 4、遗传算法GA(Genetic Algorithms) 基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。主要思想是：根据适者生存的原则，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。典型情况下，规则的适合度(Fitness)用它对训练样本集的分类准确率评估。 5、聚集检测 将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。相异度是根据描述对象的属眭值来计算的，距离是经常采用的度量方式。 6、连接分析 连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式；同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。 7、决策树 决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。 8、神经网络 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为—个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。 9、粗糙集 粗糙集理论基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的，即对于描述数据的属性，这些样本是等价的。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集就是用来近似或粗略地定义这种类。 10、模糊集 模糊集理论将模糊逻辑引入数据挖掘分类系统，允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑使用0.0和1.0之间的真值表示一个特定的值是一个给定成员的程度，而不是用类或集合的精确截断。模糊逻辑提供了在高抽象层处理的便利。 11、回归分析 回归分析分为线性回归、多元回归和非线性同归。在线性回归中，数据用直线建模，多元回归是线性回归的扩展，涉及多个预测变量。非线性回归是在基本线性模型上添加多项式项形成非线性同门模型。 12、差别分析 差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据，欺诈数据等异常数据，从而获得有用信息。 13、概念描述 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。三、结束语 由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。作为一门新兴的学科，数据挖掘是由上述学科相互交叉、相互融合而形成的。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。

①决策树技术决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。②神经网络技术神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。③回归分析技术回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。④关联规则技术关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。⑤聚类分析技术聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。⑥贝叶斯分类技术贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

　　随着数据存储技术的发展,大型的数据库为保证机器学习和统计等许多领域的研究人员发展能应用于不同领域科学的数据分析新技术提供了可能。特别在生物、化学、物理和天文学等学科中,统计方法、计算方法和机器学习等技术已经有了非常显著成功的应用。随着本体论和知识表示的新发展,自动科学发现(ASD)具有很光明的前景,并且将走得更远。 　　全书共13章,分为四部分。一、科学数据挖掘和知识发现这门学科的背景,介绍5个领域:机器学习、统计推理、科学哲学、认知科学和知识表示;二、科学计算方法,介绍地理、化学、生物信息学等学科中计算方法的应用,包括应用于地理学中的空间技术、化学领域中的计算化学、生物信息学中的字符串信息挖掘;三、科学知识发现中的数据挖掘技术,介绍数据挖掘技术在地理、化学、物理学中的应用;四、数据挖掘技术在知识发现领域的未来趋势和研究方向,包括宇宙飞船上的数据挖掘、数据流的信息挖掘。 　　该书作者M.M.盖伯教授是澳大利亚莫纳什大学(Monash universily)信息技术学院的教授、分布式系统和软件工程中心研究员,从事无线传感器网络、数据流信息挖掘、普遍性数据挖掘、分布式数据挖掘等领域的研究工作,出版专著3本,国际论文75篇。 　　本书适合从事科学数据的信息挖掘的研究人员和相关专业的研究生阅读,它既提供了基本的理论知识,也介绍了科学数据挖掘的最新应用,指出了该学科的整体概貌,并列出了开放的问题和相关领域的后续研究工作和未来展望。

一、数据归约基本知识： 　　对于小型或中型数据集，一般的数据预处理步骤已经足够。但对真正大型数据集来讲，在应用数据挖掘技术以前，更可能采取一个中间的、额外的步骤-数据归约。本步骤中简化数据的主题是维归约，主要问题是是否可在没有牺牲成果质量的前提下，丢弃这些已准备和预处理的数据，能否在适量的时间和空间里检查已准备的数据和已建立的子集。 　　对数据的描述，特征的挑选，归约或转换是决定数据挖掘方案质量的最重要问题。在实践中，特征的数量可达到数百，如果我们只需要上百条样本用于分析，就需要进行维归约，以挖掘出可靠的模型；另一方面，高维度引起的数据超负，会使一些数据挖掘算法不实用，的方法也就是进行维归约。预处理数据集的3个主要维度通常以平面文件的形式出现：列（特征），行（样本）和特征的值，数据归约过程也就是三个基本操作：删除列，删除行，减少列中的值。 　　在进行数据挖掘准备时进行标准数据归约操作，我们需要知道从这些操作中我们会得到和失去什么，全面的比较和分析涉及到如下几个方面的参数： 　　（1）计算时间：较简单的数据，即经过数据归约后的结果，可减少数据挖掘消耗的时间。 　　（2）预测/描述精度：估量了数据归纳和概括为模型的好坏。 　　（3）数据挖掘模型的描述：简单的描述通常来自数据归约，这样模型能得到更好理解。 　　数据归约算法特征： 　　（1）可测性 　　（2）可识别性 　　（3）单调性 　　（4）一致性 　　（5）收益增减 　　（6）中断性 　　（7）优先权 　二、数据归约方法： 　　1、特征归约： 　　用相应特征检索数据通常不只为数据挖掘目的而收集，单独处理相关特征可以更有效，我们希望选择与数据挖掘应用相关的数据，以达到用最小的测量和处理量获得的性能。特征归约处理的效果： 　　（1）更少的数据，提高挖掘效率 　　（2）更高的数据挖掘处理精度 　　（3）简单的数据挖掘处理结果 　　（4）更少的特征。 　　和生成归约后的特征集有关的标准任务有两个： 　　（1）特征选择：基于应用领域的知识和挖掘目标，分析者可以选择初始数据集中的一个特征子集。特征排列算法，最小子集算法 　　（2）特征构成：特征构成依赖于应用知识。 　　特征选择的目标是要找出特征的一个子集，此子集在数据挖掘的性能上比得上整个特征集。特征选择的一种可行技术是基于平均值和方差的比较，此方法的主要缺点是特征的分布未知。方法的近似： 　　（1）只对有前景的特征子集进行检查 　　（2）用计算简单的距离度量替换误差度量 　　（3）只根据大量数据的子集选择特征。 　　特征归约处理期望达到的效果： 　　（1）提高模型生成过程和所得模型本身的性能 　　（2）在不降低模型质量的情况下减少模型维度 　　（3）帮助用户可视化有更少维数的可能结果，改进决策。 　　2、主成分分析： 　　主成分分析是大型数据集归约的一种统计方法。是将以向量样本表示的初始数据集转换为一个新的导出维度的向量样本集，转换的目标是将不同样本中的信息集中在较小的维度中。 　　一个n维向量样本集X={x1,x2,x3,…,xm}，转换为另一个相同维度的集Y={y1,y2,…,ym} 　　Y把大部分信息内容存在前几个维中，可以让我们以低信息损失讲数据集减小到较小的维度。 　　Y=A*X 　3、值归约： 　　特征离散化技术：减少已知特征的离散值数目，将连续型特征的值离散化，使之成为少量的区间，每个区间映射到一个离散符号。这样就简化了数据描述并易于理解数据和最终数据挖掘的结果。 　　（1）分割点选择 　　（2）怎样选择区间描述 　　几种自动离散化技术： 　　（1）特征离散化 　　ChiMerge算法： 　　a.对已知特别数据进行升序排列 　　b.定义初始区间，使特征的每个值都在一个单独的区间内 　　c.重复进行直到任何两个相临区间的X2都不小于阈值。 　　4、案例归约： 　　初始数据集中和最关键的维度数就是案例或样本的数目。在案例规约之前，我们消除了异常点，有时也需要消除有丢失值的样本。取样误差是固有的。 　　取样方法分类： 　　（1）普通用途取样 　　a.系统化取样 　　b.随机取样：不回放/回放 　　基本形式有增量取样，平均取样， 　　c.分层取样 　　d.逆取样 　　（2）特殊用途取样

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文 　　 摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。 　　 关键词： 数据挖掘; 技术; 应用; 　　 引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。 　　 一、数据挖掘概述 　　数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。 　　 二、数据挖掘的基本过程 　　(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。 　　 三、数据挖掘方法 　　 1、聚集发现。 　　聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。 　　 2、决策树。 　　这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。 　　 四、数据挖掘的应用领域 　　 4.1市场营销 　　市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。 　　 4.2金融投资 　　典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。 　　结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。 　　参考文献 　　[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62. 　　[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108. ;

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数据仓库是要集成多种数据源，比如个人财务记录和购物记录，比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的，没办法集成异构源去做一个统一接口，所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务，主题是数据分析目标的相关数据范畴。数据仓库是数据挖掘的对象，进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库，数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。

数据挖掘中的分类技术KNN（K最近邻算法）算法核心：如果一个样本在特征空间中K个最相似的样本中的大多数属于一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别的特征在确定分类时只依靠最邻近的一个或几个样本的类别来决定待分样本所属类别，在做决策时只与极少数的相邻样本有关由于KNN方法主要依靠周围有限的临近样本，而不是依靠判别类域的方法来确定样本所属类别。对于类域交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更合适决策树决策树要解决的问题是用哪些属性充当这棵树的各个节点的问题，决策树按分裂标准不同可以分为基于信息论的方法和基于最小GINI指标方法神经网络神经网络的学习是一个过程，并按照一定的规则（学习算法）调整各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束支持向量机（SVM）尽量把样本中从更高维度看起来在一起的样本合在一起支持向量机的目的是找到一个最优超平面，使分类间隔最大。最优超平面就是要求分类面不但能将两类正确分开，而且使分类间隔最大在两类样本中离分类面最近且位于平行于最优超平面上的点就是支持向量，为找到最优超平面，只要找到所有的支持向量即可对于非线形支持向量机，通常做法为把线形不可分转换成线形可分，通过一个非线形映射将低维输入空间中的数据特征映射到高维。

数据仓库具有以下特点 数据仓库中的数据是面向主题组织的 在较高层次上对分析对象的数据做一个完整的、一致的描述，能有效地刻画出分析对象所涉及的各项数据及数据间的联系。主题通常在一个较高层次上将数据归类的标准，每个主题对应一个宏观分析领域。数据仓库中应重新组织数据，完成业务数据向主题数据的转换。主题的抽取则应根据分析的要求进行确定，根据所需要的信息，分不同类别、不同角度等主题把数据整理之后存储起来 数据仓库的数据是集成的 事务处理系统中的操作型数据在进入数据仓库之前，必须经过统一和综合，演变为分析性数据。需要完成的工作包括：处理字段的同名异义，异义同名，单位不统一，长度不一致等问题，然后对源数据进行综合和计算，生成面向主题分析的高层、综合的数据 数据仓库的数据是稳定的 数据仓库中存放的是供分析决策用的历史数据，而不是联机事务处理的当前数据。涉及的数据操作主要是数据查询，一般不进行数据的增删改操作 数据仓库的数据是随时间不断变化的 数据仓库系统需要不断获取联机事务处理系统不同时刻的数据，经集成后追加到数据仓库中数据仓库中的数据分为四个级别、早期细节级，当前细节级，轻度综合级，高度综合级首先进入当前细节级，并根据具体需要进一步的综合，从而进入轻度综合级，乃至高度综合级。老化的数据进入早期细节级，数据仓库中存在着不同的综合级别，一般称之为粒度。粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高 元数据是“关于数据的数据”，是新一轮迭代开发和数据仓库维护的主要技术手册。如同数据仓库的导航器，快速高效的定位信息，实现数据检索和挖掘 1、技术元数据 存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。它主要包括数据仓库结构的描述、业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构及模式以及汇总用的算法和操作环境到数据仓库环境的映射 2、业务元数据 业务元数据从业务角度表述了数据仓库中的数据数据仓库的建立过程一般有两种方法，“自顶而下”和“自底而上”。 自顶而下：先建立一个企业级数据仓库，然后再在其基础上建立部门级数据集市。 自底向上：优先建立一些数据集市，最后再把它们汇集成一个企业级数据仓库。

一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。　　什么是大数据挖掘?　　数据挖掘(Data Mining)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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。　　数据挖掘对象　　根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。　　数据挖掘流程　　定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。　　数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。　　数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。　　结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。　　数据挖掘分类　　直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性，即列)进行描述。　　间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。　　数据挖掘的方法　　神经网络方法　　神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。　　遗传算法　　遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。　　决策树方法　　决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。　　粗集方法　　粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。　　覆盖正例排斥反例方法　　它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。　　统计分析方法　　在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。　　模糊集方法　　即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。　　数据挖掘任务　　关联分析　　两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。　　聚类分析　　聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。　　分类　　分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。　　预测　　预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。　　时序模式　　时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。　　偏差分析　　在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，电子商务中 企业内部会产生了大量业务数据，如何从丰富的客户数据中挖掘有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题。其中，客户分类是分析 型客户关系管理的重要功能之一。通过客户分类，区分客户的霞要程度，并针对不同霞要级别的客户制定专门的营销方案和客户关系管理策略，可以帮助企业降低营 销成本，提高利润和企业竞争力。客户也可从食业制定的专门的营销方案和客户关系管理策略中获得适合的交易体验。数据挖掘是分析型CRM实现其“分析”功能 的必要手段，也是实现客户分类的有效工具。 1 客户关系管理(CRM) CRM(Customer Relation Managemen)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等领域，它的目标是提供更优质、更快捷的服务吸引并保持客户，通过业务流程的全面管理降低仓业成本。 在电子商务环 境下，CRM使网站企业在所有的业务环节下更好地满足客户需求以及提供更优质的服务，从而使站点企业在这种不存在时空差异的新型商务环境中保留现有客户和 发掘潜在客户。以提高市场竞争力。同时CRM又可以提供客户需求、市场分布、回馈信息等重要信息，为企业和经营活动提供智能化分析的依据，因此，CRM为 企业带来了成功实现电子商务的基础。 个性化服务是增强竞争力的有力武器，CRM就是以客户为中心并为客户提供最合适的服务。互联网成为 实施客户关系管理应用的理想渠道，记住顾客的名字及他们的偏好，根据顾客的不同而提供不同内容，顾客再次光顾的可能性会大大增加。CRM可以增加客户忠诚 度，提高购买比率，使每个顾客产生更多的购买需求，及更长时间的需求，并提高顾客满意度。 2 数据挖掘技术 如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。 在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘 可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利 的竞争位置的目的。 2.1 数据挖掘常用的算法 (1)决策树(decision tree)决策算法。决策树是一个类似于流程图的树结构。其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类 分布。决策树算法包括树的构造和树的剪枝，有两种常用的剪枝方法：先剪枝和后剪枝。 (2)神经网络(Neural Network)。神经网络是一组连接的输入，输出单元，其中每个连接都与一个权相连，在学习阶段，通过调整神经网络的权，使得能够预测输入样本的正确类标号来学习。 (3)遗传算法(Genetic Algorithms)。遗传算法根据适者生存的原则，形成由当前群体巾最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。遗传算法用于分类和其他优化问题。 (4)粗糙集方法。粗糙集方法基于给定训练数据内部的等价类的建立。它将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念，利用已知的知识库来处理或刻臧不精确或不确定的知识。粗糙集用于特征归约和相关分析。 (5)模糊集方法。基于规则的分类系统有一个缺点：对于连续属性，他们有陡峭的截断。将模糊逻辑引入，允许定义“模糊”边界，提供了在高抽象层处理的便利。 其它还有贝叶斯网络、可视化技术、临近搜索方法和公式发现等方法。 2.2 数据挖掘常用的分析方法 (1)分类和预测。主要用于客户细分(分群)处理，如价值客户群的分级，分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的 数姑趋势。数据分类(data elassfication)是一个两步过程，第一步，建立一个模型，描述预定的数据类集或概念集，通过分析有属性描述的数据库元组来构造模型。第二步， 使用模型进行分类。首先评估模犁的预测准确率，如果认为模型的准确率可以接受，就可以用来对类标号未知的数据远祖或对象进行分类。 预测 技术，主要用于对客户未来行为的发现，如客户流失分析中，用神经元网络方法学习各种客户流失前的行为变化，进而预测(预警)可能出现的存价值客户的流失。 预测足构造和使用模型评估无标号样本类，或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。分类和预测具有广泛的应用，如信誉证实、医疗诊断、性能预测和选择购 物。分类和预测常用的算法包括决策树归纳、贝叶斯分类、贝叶斯网络、神经网络、K-最临近分类、遗传算法、粗糙集和模糊集技术。 (2) 聚类分析。聚类是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之同具有较高的相似度，而不周簇中的对象差别较大。作为统计学的一 个分支，聚类分析已被广泛的研究了许多年，现在主要集中在基于距离的聚类分析，基于k-means(k-平均值)、k-medoids(k-中心点)和其 他的一些聚类分析工具也有不少的应用。 (3)关联规则。关联规则挖掘给定数据集中项之间的有趣联系。设I＝{i1，i2，…im}是项 的集合，任务相关的数据D是数据库事务的集合，其中每个事务T是项的集合，使得T包含于I。关联规则是形如A=>B的蕴涵式，其中A∈I，B∈I， 并且A∩B为空。关联规则的挖掘分成两步：①找出所有频繁项集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持计数一样。②由频繁项集产生强关联规则。这些 规则必须满足最小支持度和最小置信度。 (4)序列模式。序列模式分析和关联规则分析类似，也是为了挖掘数据项之间的联系，不过序列模式分析的是数据项在时间维上的先后序列关系，如一个顾客在购买了计算机半年后可能再购买财务分析软件。 (5)孤立点分析。孤立点是度量错误或固有的数据变异性的结果。许多数据挖掘算法都试图使孤立点的影响最小，或排除它们。一个人的噪声可能是另一个人的 信号，在有些时候。孤立点是非常有用的。孤立点挖掘可以描述如下：给定一个n个数据点或对象的集合，以及预期的孤立点的数目k，发现与剩余的数据相比是显 著相异的或不一致的头k个对象。孤立点探测方法可分为三类：统计学方法，基于距离的方法和基于偏移的方法。 3 应用方法 3.1 了解业务 最初的阶段，着眼于了解业务特点，并把它还原成为数据分析的条件和参数。例如：在零售行业中，我们的第一个步骤是了解客户购买的频率，购买频率和每次消费金额之间是否有明显的相关关系。 3.2 分析数据 这个阶段着眼于对现有的数据进行规整。我们发现，在不少行业中，可分析的数据和前面提出的分析目标是不匹配的。例如：消费者的月收入水平可能与许多购买 行为相关，但是，原始的数据积累中却不一定具备这螳数据。对这一问题的解决方法是从其它的相关数据中进行推理，例如，通过抽样调查，我们发现，一次性购买 大量卫生纸的客户，其月收入水平集中在1000-3000RMB的档次，如果这一结论基本成立。我们可以从消费习惯中推理出现有客户有多大的百分比是月收 入水平在这个档次中的；另外，可以根据抽样调查的方法。在问卷调查的基础上推理整个样本人群的收入水平曲线。 3.3 数据准备 这个阶段的着眼点是转换、清理和导入数据，可能从多个数据源抽取并加以组合，以形成data cube。对于缺失的少量数据，是用均值补齐，还是忽略，还是按照现有样本分配，这是在这个阶段需要处理的问题之一。 3.4 建模 现在已经有各种各样的模型方法可以利用。让最好的一种应用于我们要着眼的主要问题中。是这个阶段的主要任务。例如，对于利润的预测是否应当采用回归方式预测，预测的基础是什么等，这些问题需要行业专家和数据分析专家协商并达成共识。 3.5 评估与应用 优秀的评估方法是利用不同的时间段，让系统对已经发生的消费情况进行预测，然后比较预测结果和实际状况，这样模型的评估就容易进行了。完成了上述的步骤 之后，多数的分析工具都支持保存并重复应用已经建立起来的模型。更为重要的是，在这个过程中，对数据分析的方法和知识应当已经由客户方的市场分析人员或决 策者所了解，我们提供的，不仅仅是最终结果，而且是获得这一结果的方法。“要把金针度与人”正是TurboCRM咨询服务不同于单纯的软件提供商的区别所 在。 最后，在软件架构方面，分析数据库与运营数据库应当是分离的，避免影响运营数据库在操作方面的的实时响应速度。 4 结束语 数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同，可以给这两类客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度，细致而切实可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。

数据挖掘技术在临床医学的应用研究 　　21世纪是一个高度信息化的时代，随着计算机信息技术的飞速发展及医院信息化平台建设的需要，越来越多的软件公司设计开发出各种各样的医疗管理系统来满足各个医院的需求。 　　 【摘要】 本文首先从数据挖掘技术的基本概念出发，对临床医疗数据的特点进行分析，探讨了数据挖掘技术在临床医学领域中的应用，并对它在未来的临床医疗应用及发展提出展望。 　　 【关键词】 数据挖掘;临床医学;医疗系统;应用 　　 一、前言 　　县、市级以上综合医院，随着医院无纸化办公系统的引入，各医院对医疗信息管理系统的依赖程度越来越强烈，使用的信息管理系统越来越多，导致医院管理越来越复杂。 　　然而随着时间的积累，各个医院信息管理系统中存储了大量的数据资源，其中包含文字、声音、图像、视频、影像等各种医疗数据，传统的简单的数据的查询已经逐渐无法满足医院管理者的需求 　　。如何从大量的医疗数据中提取有利于服务临床实践和领导管理决策的数据显得尤为重要，数据挖掘技术在此方面的运用也就应允而生。因此，提高对这些信息资源的利用水平，通过更加有效的分析、整合和利用这些数据，能够更好地为患者、医务人员、科研人员及管理人员提供全面、准确和及时的决策依据，是当今医药卫生行业急需解决的问题。 　　 二、数据挖掘技术的概念 　　数据挖掘(DataMining)，又译为资料探勘，它是指从大量的、不完整的、模糊的各种数据中提取隐藏的、不被人发现的、但又存在有价值信息的探索过程。它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。 　　数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的基本思想是从各种数据中抽取有价值的.信息，目的是帮助决策者寻找数据间的潜在联系，从中发现被忽略的要素，而这些信息对预测和决策行为是非常有用的。 　　数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。 　　 三、临床医疗数据的特点 　　1.数据多样。临床医疗数据成千上万，包括文字、声音、图片、符号、影像、视频等，所以结构类型众多，这是它的最显著特点。由于数据探索发现比较困难，使得开发通用的医疗数据软件系统较为复杂。 　　2.数据量巨大。随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人把身体健康放在首位，不定期去医院做体验，医院各种医疗设备就会产生成千上万条的医疗数据信息，最终导致医疗数据量急速增长。 　　3.数据表征不显著。医疗数据有文字、图形等非数值型数据，使得数据挖掘人员很难找到数据间的对应关系。不同医生的医技水平不同，在诊疗过程中诊断病人情况可能存在不确定性，导致诊断结果不完整，也就难以发掘准确信息，最终导致每天都有大量相同或相近的数据产生，造成医疗数据的大量冗余。 　　4.数据标准不统一。在医学界，很多药物的命名都没有统一的规范标准，例如一个简单的中药，也有很多别名，例如荷花，别名莲花、六月花神、水芝、水芸、藕花、水芙蓉、君子花、天仙花等。 　　5.数据安全重要性。病人在医院治疗完成后会留下各种医疗数据，很多数据都是病人的隐私，医院管理者在进行数据分析与资源共享时，要保证数据资料的安全性，以防泄露病人隐私。 　　 四、数据挖掘技术在临床医学领域中的应用 　　1.在医疗诊断中的应用随着我国医院信息化平台建设的升级，各个大型医院都在进行信息化平台投资建设，逐步采用了适合自己医院的电子病历系统，并实现医院内部信息共享，当不同科室的医生在进行数据分析时，可以将不同病人的各种检验检查结果与各种病症情况对应，建立一个详细的医疗诊断数据仓库，医生可以根据这个数据仓库进行快速、准确诊断，从而有效提高医生的诊断效率。同时，还能准确记录不同病种不同年龄段病人数，方便医院管理者以后进行数据统计分析、研究。 　　2.在医疗保险中的应用随着国家对医疗保险政策的不断改革，我国住院病人中使用医疗保险进行报销费用的比例逐年升高，由于各种原因，医疗保障制度是城乡分离的，如何帮助医院管理者快速而准确地掌握医保病人费用及自费比例，是各医院管理的一项重要工作。利用数据挖掘技术创建医院信息系统与各类医疗保险的数据接口，建立药品、材料、诊疗项目等的对照表，制作医嘱、费用传输模块，实现各个医院医疗数据上传与下载，便于医疗保险部门和医院管理者对医保病人进行实时审核、监督管理，合理控制其医疗费用。 　　3.在医院管理中的应用通过对医院各种医疗数据进行采集、整理、分析与挖掘，医院可形成一份数据完整的分析报告，能为医院管理者们提供高质量的医疗数据结果，对决策医院管理、控制医疗成本、掌握医疗费用、分析经济效益、提高医疗服务质量等起到重要作用。例如，通过对病人看病等候时间、就诊情况进行分析，可以优化门诊就医流程，对医护人员配置进行相应调整，从而提高医院工作效率，更好地为病人服务。 　　4.在医疗科研中的应用医疗科学研究也是医院的重要工作之一，比如通过对历史病例资料的整理与分析，研究者可形成一份高质量的医疗科研论文;通过对基因工程学的学习与研究，研究者能用科学的方法有效预测未来，从而获得新品种、生产出新产品。 　　 五、未来展望 　　医学，是通过科学或技术的手段处理人体的各种疾病或病变的学科，是一门特殊专业，它具有一定的特殊性和复杂性，各个医院在建设医院信息化平台时应该选择适合自己的临床医疗数据分析与挖掘工具，充分利用好数据挖掘这一关键技术，对临床医疗数据进行正确采集、分析与挖掘，尽可能大的发挥它在医学信息获取中的最大价值，从而更好地为医学事业服务，为医院工作服务，最终让更多的患者受益终身! 　　 参考文献 　　[1]郭晓明,周明江.大数据分析在医疗行业的应用初探[J].中国数字医学,2015(8). 　　[2]刘申菊,田丹.浅谈数据挖掘的应用[J].价值工程,2010(36):95. 　　[3]廖亮.数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[J].中国信息科技,2016(6). 　　[4]陈琳.数据挖掘技术在医疗系统中的应用研究[J].机电技术,2016(6). 　　[5]洪松林,庄映辉,李堃.数据挖掘技术与工程实践[M].北京:机械工业出版社,2014. 　　[6]周光华,辛英,张雅洁.医疗卫生领域大数据应用探讨[J].中国卫生信息管理杂志,2013(4):296-300. ;

当然是数据的来源收集，这个是做重要的一部分，比比鲸就是一个很好的例子。

目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面一、CRM实施的前提--客户细分客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源合理的客户细分是实施客户关系管理的基础二、获取新客户--客户响应分析在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得，从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用因此，预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提，由于潜在客户的数量日益庞大，如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢根据企业给定的一系列客户资料及其他输入，数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型，利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标，企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户，进而达到获取客户的目的数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析三、提升客户价值--交叉销售交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列四、保持客户--客户流失分析随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户我们把这个过程叫做客户保留或客户保持在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面正是这一点，使得CRM得到了很大成功目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法

统计学，机器学习，数据库

Web数据挖掘技术探析论文 　　在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 　　Web数据挖掘技术探析论文 篇1 　　引言 　　当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。 　　计算机web数据挖掘概述 　　1.计算机web数据挖掘的由来 　　计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。 　　2.计算机Web数据挖掘含义及特征 　　(1)Web数据挖掘的含义 　　Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。 　　(2)Web数据挖掘的特点 　　计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。 　　(3)计算机web数据挖掘技术的类别 　　web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。 　　计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系 　　借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。 　　计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用 　　(1)电子商务中的web数据挖掘的过程 　　在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。 　　(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用 　　目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面： 　　一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。 　　二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。 　　三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。 　　四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。 　　结语 　　本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。 　　Web数据挖掘技术探析论文 篇2 　　摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。 　　关键词： 电子商务；数据挖掘；应用 　　1概述 　　电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。 　　2数据挖掘技术概述 　　数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。 　　3Web数据挖掘特点 　　Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。 　　1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。 　　2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。 　　3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。 　　4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析 　　1）电子商务中序列模式分析的应用 　　序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。 　　2）电子商务中关联规则的应用 　　关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。 　　3）电子商务中路径分析技术的应用 　　路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。 　　4）电子商务中分类分析的应用 　　分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。 　　5）电子商务中聚类分析的应用 　　聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。 　　5结语 　　随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。 　　参考文献： 　　[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240. 　　[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24. 　　[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):234-235.208 　　[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008. 　　[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34. ;

统计学。根据知乎得知，数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

　　随着GIS技术在各个行业的应用以及数据挖掘 空间数据采集技术 数据库技术的迅速发展 对从空间数据库发现隐含知识的需求日益增长 从而出现了用于在空间数据库中进行知识发现的技术——空间数据挖掘(Spatial Data Mining 本文简称为SDM) 空间数据挖掘是从空间数据库中提取隐含的 用户感兴趣的空间和非空间模式和普遍特征的过程 　　本文分析了空间数据库知识发现面临的困难 研究了扩展传统数据挖掘方法如分类 关联规则 聚类等到空间数据库的方法 并对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统开发模式等进行了比较分析 　　 　空间数据库知识发现面临的困难 　　从空间数据库发现知识的传统途径是通过专家系统 数据挖掘 空间分析等技术来实现的 但是在空间数据库隐含知识的发现方面 只单独依*某一种技术 往往存在着这样或那样的缺陷 对于专家系统来讲 专家系统不具备自动学习的能力 GIS中的专家系统也达不到真正的智能系统的要求 仅能利用已有的知识进行推导 对于数据挖掘来讲 空间数据库与普通数据库的在数据存储机制的不同和空间数据的相互依赖性等特点决定了在空间数据库无法直接采用传统的数据挖掘方法 对于空间分析来讲 虽然空间分析中常用的统计方法可以很好地处理数字型数据 但是它存在的问题很多 如统计方法通常假设空间分布的数据间是统计上独立的 而现实中空间对象间一般是相互关联的;其次 统计模型一般只有具有相当丰富领域知识和统计方面经验的统计专家才能用;另外 统计方法对大规模数据库的计算代价非常高 所以在处理海量数据方面能力较低 　　从上面的分析可以看出 由于空间数据具有诸多特点 因此在空间数据库进行知识发现 需要克服使用单一技术的缺陷 即需要融合多种不同技术 所以研究人员提出了空间数据挖掘技术来解决从空间数据库知识发现隐含知识的难题 　　空间数据挖掘是多学科和多种技术交*综合的新领域 它综合了机器学习 空间数据库系统 专家系统 可移动计算 统计 遥感 基于知识的系统 可视化等领域的有关技术 　　空间数据挖掘利用空间数据结构 空间推理 计算几何学等技术 把传统的数据挖掘技术扩充到空间数据库并提出很多新的有效的空间数据挖掘方法 与传统空间分析方法相比 它在实现效率 与数据库系统的结合 与用户的交互 发现新类型的知识等方面的能力大大增强 空间数据挖掘能与GIS的结合 使GIS系统具有自动学习的功能 能自动获取知识 从而成为真正的智能空间信息系统 　　 　扩展传统数据挖掘方法到空间数据库 　　空间数据挖掘技术按功能划分可分为三类 描述 解释 预测 描述性的模型将空间现象的分布特征化 如空间聚类 解释性的模型用于处理空间关系 如处理一个空间对象和影响其空间分布的因素之间的关系 预测型的模型用来根据给定的一些属性预测某些属性 预测型的模型包括分类 回归等 以下介绍将几个典型的数据挖掘技术聚类 分类 关联规则扩展到空间数据库的方法 　　聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据分成一系列相互区分的组 而空间数据聚类是按照某种距离度量准则 在某个大型 多维数据集中标识出聚类或稠密分布的区域 从而发现数据集的整个空间分布模式 经典统计学中的聚类分析方法对海量数据效率很低 而数据挖掘中的聚类方法可以大大提高聚类效率 文献[ ]中提出两个基于CLARANS聚类算法空间数据挖掘算法SD和ND 可以分别用来发现空间聚类中的非空间特征和具有相同非空间特征的空间聚类 SD算法首先用CLARANS算法进行空间聚类 然后用面向属性归纳法寻找每个聚类中对象的高层非空间描述;ND算法则反之 文献[ ]中提出一种将传统分类算法ID 决策树算法扩展到空间数据库的方法 该算法给出了计算邻近对象非空间属性的聚合值的方法 并且通过对空间谓词进行相关性分析和采用一种逐渐求精的策略使得计算时间复杂度大大降低 Koperski等[ ]将大型事务数据库的关联规则概念扩展到空间数据库 用以找出空间对象的关联规则 此方法采用一种逐渐求精的方法计算空间谓词 首先在一个较大的数据集上用MBR最小边界矩形结构技术对粗略的空间谓词进行近似空间运算 然后在裁剪过的数据集上用代价较高的算法进一步改进挖掘的质量 　　 　空间数据库实现技术 　　空间数据挖掘系统中 空间数据库负责空间数据和属性数据的管理 它的实现效率对整个挖掘系统有着举足轻重的影响 所以下面详细介绍空间数据库的实现技术 　　根据空间数据库中空间数据和属性数据的管理方式 空间数据库有两种实现模式 集成模式和混合模式 后者将非空间数据存储在关系数据库中 将空间数据存放在文件系统中 这种采用混合模式的空间数据库中 空间数据无法获得数据库系统的有效管理 并且空间数据采用各个厂商定义的专用格式 通用性差 而集成模式是将空间数据和属性数据全部存储在数据库中 因此现在的GIS软件都在朝集成结构的空间数据库方向发展 下面对集成结构的空间数据库技术中的两个主流技术基于空间数据引擎技术的空间数据库和以Oracle Spatial为代表的通用空间数据库进行比较分析 　　空间数据引擎是一种处于应用程序和数据库管理系统之间的中间件技术 使用不同GIS厂商的客户可以通过空间数据引擎将自身的数据交给大型关系型DBMS统一管理;同样 客户也可以通过空间数据引擎从关系型DBMS中获取其他类型GIS的数据 并转化成客户可使用的方式 它们大多是在Oracle i Spatial(较成熟的空间数据库版本 于 年 月推出)推出之前由GIS软件开发商提供的将空间数据存入通用数据库的解决方案 且该方案价格昂贵 　　Oracle Spatial提供一个在数据库管理系统中管理空间数据的完全开放体系结构 Oracle Spatial提供的功能与数据库服务器完全集成 用户通过SQL定义并操作空间数据 且保留了Oracle的一些特性 如灵活的n 层体系结构 对象定义 健壮的数据管理机制 Java存储过程 它们确保了数据的完整性 可恢复能力和安全性 而这些特性在混合模式结构中几乎不可能获得 在Oracle Spatial中 用户可将空间数据当作数据库的特征使用 可支持空间数据库的复制 分布式空间数据库以及高速的批量装载 而空间中间件则不能 除了允许使用所有数据库特性以外 Spatial Cart ridge还提供用户使用行列来快速访问数据 使用简单的SQL语句 应用者就能直接选取多个记录 Spatial Cart ridge数据模型也给数据库管理员提供了极大的灵活性 DBA可使用常见的管理和调整数据库的技术 　　 　空间数据挖掘系统的开发 　　 　通用SDM系统 　　在空间数据挖掘系统的开发方面 国际上最著名的有代表性的通用SDM系统有 GeoMiner Descartes和ArcView GIS的S PLUS接口 GeoMiner是加拿大Simon Fraser大学开发的著名的数据挖掘软件DBMiner的空间数据挖掘的扩展模块 空间数据挖掘原型系统GeoMiner包含有三大模块 空间数据立方体构建模块 空间联机分析处理(OLAP)模块和空间数据采掘模块 能够进行交互式地采掘并显示采掘结果 空间数据采掘模块能采掘 种类型的规则 特征规则 判别规则和关联规则 GeoMiner采用SAND体系结构 采用的空间数据采掘语言是GMQL 其空间数据库服务器包括MapInfo ESRI/OracleSDE Informix Illustra以及其它空间数据库引擎 　　Descartes可支持可视化的分析空间数据 它与开发此软件的公司所开发的数据挖掘工具Kepler结合使用 Kepler完成数据挖掘任务且拥有自己的表现数据挖掘结果的非图形界面 Kepler和Descarte动态链接 把传统DM与自动作图可视化和图形表现操作结合起来 实现C 决策树算法 聚类 关联规则的挖掘 　　ArcView GIS的S PLUS接口是著名的ESRI公司开发的 它提供工具分析空间数据中指定类 　　除了以上空间数据挖掘系统外 还有GwiM等系统 　　从以上SDM系统可以看出 它们的共同优点是把传统DM与地图可视化结合起来 提供聚类 分类等多种挖掘模式 但它们在空间数据的操作上实现方式不尽相同 Descartes是专门的空间数据可视化工具 它只有与DM工具Kepler结合在一起 才能完成SDM任务 而GeoMiner是在MapInfo平台上二次开发而成 系统庞大 造成较大的资源浪费 S PLUS的局限在于 它采用一种解释性语言(Script) 其功能的实现比用C和C++直接实现要慢得多 所以只适合于非常小的数据库应用 基于现存空间数据挖掘系统的结构所存在的缺陷 我们提出空间数据挖掘系统一种新的实现方案 lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16146

这个嘛比较多了，基本方法就很多，例如：决策树、支持向量机、贝叶斯法、神经网络法等等，有相关的数据挖掘书籍，里面详细的算法就很多。我手里有一本只是被人借去了，有需要的话可以给你推荐下。

首先，数据挖掘的技术有好多种，你要定位到某类数据挖掘算法， 比如分类，聚类，关联规则，预测等等。再次，就是根据你的定位，大量阅读国内外（特别是国外）研究人员对这类算法的改进及应用，要熟悉。。然后呢，就是提出你对该算法的改进方法，并实现。说白了，就是算法的改进，实现。研究生教育就是这样，自己研究算法。跟实际的应用有些脱节的，实际应用中根本不会在意某个算法的执行效率等等。。。。

去请人帮你挖数据

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。采集精准数据 净化客户数据库信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。利用百会CRM能够方便地进行电子调查，利用系统模板创建调查问卷，通过匹配相关客户群，定时定量发送给客户来进行数据调研，百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。通过预设条件，企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据，无需费时费力即能完成客户数据净化。智能分析 抓住有价值的客户采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开发的关键一步。全方位维护 让客户价值最大化无论在什么时候、什么行业，客户流失的情况总是存在的，企业的客户像在一个巨大的沙漏中，以不同的速率流失，为了保证业绩，必须有源源不断的新客户注入，但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户，大量的老客户就会从服务不周的"漏洞"中快速流失。在竞争激烈的市场中，获取新客户的成本居高不下，大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。百会CRM能够根据客户需求匹配产品信息，提供个性化的建议，生成详细的客户分析报表，帮助销售人员更高效地跟进客户，而清晰的客户消费行为分析结果，让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务，不仅仅满足于其目标需求，超出期待的体验，才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户，留住有价值的客户。

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。和它们的权系数：W1, W2, , Wn，求和计算出的 Xi*Wi ，产生了

从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。ue000（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。（7） 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理

1.基于大量数据不是说无法发掘小数据量。实际上，大多数数据发掘算法都可以在较小的数据量上运行并取得成果。可是，一方面，过小的数据量可以经过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映实际国际的一般特征。2.非普通性所谓非普通的意思是指所发掘的常识是不简单的。必定不能与闻名体育评论员所说的类似：“经过我的核算，直到比赛完毕我才发现了一个风趣的现象。本届国际杯的进球数和失球数都是相同的。十分巧合!”这种常识。这好像没有必要，可是许多不了解事务常识的数据发掘新手经常会犯此错误。3.隐含性数据发掘是发现数据深处的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到此信息。4.新奇性发掘的常识曾经应该是未知的，不然仅是为了验证事务专家的经验。只有新常识才能帮助公司取得进一步的洞察力。5.价值性发掘的成果必须为企业带来直接或间接的利益。有人说数据发掘仅仅“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这仅仅一个错误的主意。不可否认的是，在某些数据发掘项目中，因为缺少明确的事务方针，或许因为数据质量缺乏，或许因为人们抵抗不断改变的事务流程，又或许因为发掘人员缺少经验，都会导致成果欠安乃至底子没有作用。关于数据挖掘技术具有哪些特点，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、模式跟踪模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况，要好于其他产品，那么该企业便可以据此来创建类似的产品或服务，甚至只是简单地为此类人群增加原始产品的库存。2、数据清理和准备作为数据挖掘过程中的一个重要环节，我们必须对原始数据进行清理和格式化，以用于各种后续的分析。具体而言，数据的清理和准备工作包含了：数据建模，转换，迁移，集成和聚合等各种元素。这是理解数据基本特征和属性，进而确定其最佳用途的必要步骤。3、分类基于分类的数据挖掘技术，主要涉及到分析各种类型数据之间的关联属性。一旦确定了数据类型的关键特征，企业便可以对它们进行分类。企业可以据此判定是该保护，还是该删除某些个人身份信息。4、异常值(Outlier)检测异常值检测可被用于识别数据集中的异常情况。企业在发现数据中异常值后，可以通过防范此类事件的发生，以顺利实现业务目标。例如，信用卡系统在某个特定时段出现使用和交易的高峰，那么企业便可以通过分析了解到，可能是由于“大促”所致，并为将来的此类活动做好资源上的事先部署与准备。5、关联关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据、或数据驱动型事件的联系。它与机器学习中的“共现(co-occurrence)”概念相似，即：某个基于数据的事件的发生概率，是由另一个事件的存在性所标识的。例如，用户购买汉堡这一行为，往往会伴随着购买薯片的可能性。两者之间有着较强的关联性，却又不是绝对的伴生关系。6、聚类聚类是一种依靠可视化方法，来理解数据的分析技术。聚类机制使用图形或颜色，来显示数据在不同类别指标下的分布情况。通过图形式的聚类分析，用户可以直观地获悉数据随业务目标发展的趋势。

数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析方法、模糊集方法和挖掘对象。数据挖掘技术是一种数据处理的技术，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、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程

理论上涉及更多的数学，包括统计学、线性代数、随机过程、概率论、图等，当然还有编程，部分技术来源自经济理论、物理学等。但是数据挖掘技术讲究“对症下药”，所以需要掌握较多的基础知识才能运用自如。建议找本《数据挖掘导论》浏览一下，做到心中有数。

统计技术、关联规则、基于历史的MBR分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述。1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析先根据经验知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。这个就是MBR(Memory Based Reasoning)的本质。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利用这些邻居对新数据进行分类和估值。使用MBR有三个主要问题，寻找确定的历史数据;决定表示历史数据的最有效的方法;决定距离函数、联合函数和邻居的数量。4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。主要思想是：根据适者生存的原则，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。典型情况下，规则的适合度(Fitness)用它对训练样本集的分类准确率评估。5、聚集检测将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。相异度是根据描述对象的属眭值来计算的，距离是经常采用的度量方式。6、连接分析连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式;同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。7、决策树决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。8、神经网络在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为—个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。9、粗糙集粗糙集理论基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的，即对于描述数据的属性，这些样本是等价的。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集就是用来近似或粗略地定义这种类。10、模糊集模糊集理论将模糊逻辑引入数据挖掘分类系统，允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑使用0.0和1.0之间的真值表示一个特定的值是一个给定成员的程度，而不是用类或集合的精确截断。模糊逻辑提供了在高抽象层处理的便利。11、回归分析回归分析分为线性回归、多元回归和非线性同归。在线性回归中，数据用直线建模，多元回归是线性回归的扩展，涉及多个预测变量。非线性回归是在基本线性模型上添加多项式项形成非线性同门模型。12、差别分析差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据，欺诈数据等异常数据，从而获得有用信息。13、概念描述概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。

数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中。1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。3、回归分析技术。回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。4、关联规则技术。关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。5、聚类分析技术。聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。6、贝叶斯分类技术。贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。参考资料来源：百度百科-数据挖掘

数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。（2）规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用，其中以关联规则挖掘的研究开展得较为积极和深入。（3）神经网络方法：从结构上模拟生物神经网络，以模型和学习规则为基础，建立3种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。这种方法通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类和特征挖掘等多种数据挖掘任务。（4）遗传算法：模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题，从而发挥遗传算法的优化搜索能力。（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。它特别适合于数据简化，数据相关性的发现，发现数据意义，发现数据的相似或差别，发现数据模式和数据的近似分类等，近年来已被成功地应用在数据挖掘和知识发现研究领域中。（6）K2最邻近技术：这种技术通过K个最相近的历史记录的组合来辨别新的记录。这种技术可以作为聚类和偏差分析等挖掘任务。（7）可视化技术：将信息模式、数据的关联或趋势等以直观的图形方式表示，决策者可以通过可视化技术交互地分析数据关系。可视化数据分析技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。

写给新人数据挖掘基础知识介绍对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1、关联分析 association analysis　　关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。2、聚类分析 clustering聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。3、分类 classification分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。4、预测 predication预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。5、时序模式 time-series pattern时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。6、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。基本技术1、统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2、聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。3、决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。4、人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。5、规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …6、可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。实施步骤数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。应用现状人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。以上是小编为大家分享的关于写给新人数据挖掘基础知识介绍的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

数据融合就是把多个信息系统的数据融合到一起，形成一致性的数据模型；数据挖掘就是利用机器学习算法从海量数据中发现可用的知识；数据预处理一般是指在利用数据挖掘技术进行知识发现时，把数据处理为可供机器学习算法执行的数据格式，比如空值处理啊，连续属性离散化啊，数据降噪啊。

数据在我们这个时代变得越来越重要了，就像是黄金和石油一样宝贵，而数据可视化就是把杂乱无序的数据生成更直观的统计图形、图表等，来更加清晰有效地传递信息并以此做出决策。既然已经有许多的答主推荐了很多好用的可视化工具，那我们就来讲讲怎样从杂乱无章的数据到最后生成易于理解和使用的数据报表的整个流程。一、数据清洗如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。以上只是一部分数据清洗的方式，具体清洗方式步骤还是需要放到具体的业务需求中。数据清洗永远不是独立存在的，它还和很多相关的领域一起并行，例如数据安全性、稳定性和成本。不同的情况下，需要考虑不同的数据清洗方式或者工具。如果大家想要进一步去了解数据分析过程中的数据清洗，建议大家可以使用微策略的产品来体验一下数据清洗的方法和流程。二、设计图表设计图表的作用就是将数据转换为有意义的洞见，从而做出相应的商业决策。通常来说，数据可视化的工具都会提供许多的图表来适用于不同的数据，在的产品中还可以自己添加第三方的图表或使用我们提供的SDK来丰富自己的可视化效果库。例如我们在展示与地理相关的信息时，可以利用地图来更直观的表达，而折线图更加能反应出事物发展的趋势。当然，静止图表显然不能满足现在的商业需求，用户可以自行添加筛选器来浏览不同维度的数据，也可以在两个图表之间建立映射关系，或者在单个图表中向下钻取。我们利用这些高级的数据分析功能，就可以找出隐藏在数据之下的洞见。三、发布与分享在商业环境中，数据的安全性十分重要，所以针对一个数据报表发布的过程中，我们会针对不同的部门或者不同的职位设置不同的访问权限。这样保证了设计一个数据报表就可以满足不同的地区和角色工作人员的数据访问需求。另外，产品对多平台访问的支持也十分重要，许多的商业决策也许就在路途中做出，所以移动端的体验和桌面一样重要。在的Library产品覆盖了桌面端和移动端，并且是为数不多能在移动端获得原生体验的产品。同时，用户也可以在产品中分享洞见、并与同事协同工作。如今的商业决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，通过数据可视化得出的洞见，并一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大已经是行业趋势。随着大数据的在各行各业中的广泛应用，数据可视化的重要性也不言而喻，以上就是在商业环境中数据可视化的主要流程，感谢阅读。

数据清洗包含很多方面，比如数据格式校验以及转换、空缺值填充、异常值检验以及截断处理等等。语言有很多，常用的是SQL、SAS。把这两个用好了，包你无敌。

建议你找专业数据库营销公司操作，省时省力，并可根据不同公司提供专业的数据挖掘方案。你可以联系赛诺贝斯公司。

他们都属于数据分析领域。网络数据采集：专门采集网络的数据，比如爬虫。数据分析：通过已有的数据进行分析，挖掘数据的价值。数据挖掘：指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。机器学习：通过批量数据进行算法训练，达到智能的功能。深度学习：主要应用于人脸识别，指纹等等领域。

数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念。字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。你用excel分析分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，恭喜你，你已经会数据挖掘了。机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic（大坑），本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代，海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离（信息状态转移距离）是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST或DIT）和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。扩展资料数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

集聚营销的含义集聚营销，即集聚经济集聚经济（Agglomerative economies），经济学认为，集聚经济是指各种产业和经济活动在空间上集中产生的经济效果以及吸引经济活动向一定地区靠近的向心力，是导致城市形成和不断扩大的基本因素。经济地理学认为集聚效果产生经济集聚，集聚效果是指在社会经济活动中，有关生产和服务职能在地域上集中产生的经济和社会效果。都强调规模经济以及外部经济是实现的基本途径。集聚经济或集聚效果通过规模经济与外部经济产生了集聚，过度集聚产生集聚不经济导致扩散。这固然是正确的，但是对于集聚与扩散空间过程的机理，以及由此产生的空间(过程)类型及其对区域(城市)发展的意义，集聚经济与集聚不经济的关系等缺乏相应的研究。所以集聚经济包括企业规模经济、产业规模扩大以及地方规模的形成。必须考察与此紧密相关的规模经济、范围经济和外部经济。

1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。 3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 4、进行商业模式，产品和服务的创新。

涉及的内容是挺多的，1.硬件方面的（目前处除了军用，或其他一些特定应用外，我们国家很多传感器芯片用的还都是国外的，没有过硬的技术啊）。2.无线传感器网络协议研究。根据传感器网络自身的特点，结合应用，量身打造更合适的通信协议。3.软件方面的。目前有系统级别的Tiny OS，编程语言nesC，针对特定应用编写轻量级程序。4.无线传感器数据管理层面。可以研究网络数据流挖掘之类的。哪个最有前景？1最有发展空间，但难度大。3是基础，最容易上手，想有突破很难。2和4，自己想吧。

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。一、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。1.分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定产品的主动营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而能为银行带来更多的利润。对客户采用何种营销方式是根据响应模型预测得出的客户购买概率做出的，对响应概率高的客户采用更为主动、人性化的营销方式，如电话营销、上门营销；对响应概率较低的客户可选用成本较低的电子邮件和信件营销方式。除获取新客户外，维护已有优质客户的忠诚度也很重要，因为留住一个原有客户的成本要远远低于开发一个新客户的成本。在客户关系管理中，通过数据挖掘技术，找到流失客户的特征，并发现其流失规律，就可以在那些具有相似特征的持卡人还未流失之前，对其进行有针对性的弥补，使得优质客户能为银行持续创造价值。2.风险管理数据挖掘在信用卡业务中的另一个重要应用就是风险管理。在风险管理中运用数据挖掘技术可建立各类信用评分模型。模型类型主要有三种：申请信用卡评分卡、行为信用评分卡和催收信用评分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中、和事后的信用风险控制。申请评分模型专门用于对新申请客户的信用评估，它应用于信用卡征信审核阶段，通过申请人填写的有关个人信息，即可有效、快速地辨别和划分客户质量，决定是否审批通过并对审批通过的申请人核定初始信用额度，帮助发卡行从源头上控制风险。申请评分模型不依赖于人们的主观判断或经验，有利于发卡行推行统一规范的授信政策。行为评分模型是针对已有持卡人，通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而评估持卡客户的信用风险，并根据模型结果，智能化地决定是否调整客户信用额度，在授权时决定是否授权通过，到期换卡时是否进行续卡操作，对可能出现的使其提前进行预警。催收评分模型是申请评分模型和行为评分模型的补充，是在持卡人产生了逾期或坏账的情况下建立的。催收评分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同程度的逾期客户采取相应措施进行处理。以上三种评分模型在建立时，所利用的数据主要是人口统计学数据和行为数据。人口统计学数据包括年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等。行为数据包括持卡人在过去使用信用卡的表现信息，如使用频率、金额、还款情况等。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。3.运营管理虽然数据挖掘在信用卡运营管理领域的应用不是最重要的，但它已为国外多家发卡公司在提高生产效率、优化流程、预测资金和服务需求、提供服务次序等问题的分析上取得了较大成绩。二、常用的数据挖掘方法上述数据挖掘技术在信用卡领域的应用中，有很多工具可用于开发预测和描述模型。有些用统计方法，如线性回归和逻辑回归；有些有非统计或混合方法，如神经网络、遗传算法、决策树及回归树。这里仅讨论几种常见的典型方法。1.线性回归简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法，可以发现一条穿过数据的线，线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立模型时，通常有多个自变量，用多个独立自变量来预测一个连续变量称为多元线性回归，用线性回归方法建立的模型通常具有鲁棒性。2.逻辑回归逻辑回归是使用最广泛的建模技术，与线性回归很相似。两者的主要区别在于逻辑回归的因变量(想预测变量)不是连续的，而是离散的或者类型变量。如申请评分模型可运用逻辑回归方法，选取关键变量确定回归系数。以申请者的关键变量x1,x2,…xm为自变量，以y=[1 申请者是坏客户；0 申请者是好客户，为因变量，则对于二分类因变量，一般假设客户变坏的概率为 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常数，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm3.神经网络神经网络处理和回归处理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人脑功能，可以认为它是从每一次经验中提取并学习信息。神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的节点组成，这些节点通过网络彼此互连。如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络由相互连接的输入层、中间层(或隐藏层)、输出层组成。中间层由多个节点组成，完成大部分网络工作。输出层输出数据分析的执行结果。4.遗传算法与神经元网络类似，遗传算法也不遵循任何概率分布，是源自“适者生存”的进化过程。它首先将问题的可能解按某种形式进行编码，编码后的解称为染色体。随机选取n个染色体作为初始种群，再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值，性能较好的染色体有较高的适应值。选择适应值较高的染色体进行复制，并通过遗传算子产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群，直至最后收敛到一个最适应环境的个体，得到问题的最优化解。5.决策树决策树的目标是逐步将数据分类到不同的组或分支中，在因变量的值上建立最强划分。由于分类规则比较直观，所以易于理解。图1为客户响应的决策树，从中很容易识别出响应率最高的组。三、实例分析以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。1.定义好客户和坏客户的标准好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。按照国外的经验，建立一个预测客户好坏的风险模型所需的好、坏样本至少各要有1000个左右。为了规避风险，同时考虑到信用卡市场初期，银行的效益来源主要是销售商的佣金、信用卡利息、手续费收入和资金的运作利差。因此，一般银行把降低客户的逾期率作为一个主要的管理目标。比如，将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将好客户定义为没有30天以上逾期且当前没有逾期的客户。一般来讲，在同一样本空间内，好客户的数量要远远大于坏客户的数量。为了保证模型具有较高的识别坏客户的能力，取好、坏客户样本数比率为1：1。2.确定样本空间样本空间的确定要考虑样本是否具有代表性。一个客户是好客户，表明持卡人在一段观察期内用卡表现良好；而一个客户只要出现过“坏”的记录，就把他认定为坏客户。所以，一般好客户的观察期要比坏客户长一些、好、坏客户可以选择在不同的时间段，即不同的样本空间内。比如，好客户的样本空间为2003年11月-2003年12月的申请人，坏客户的样本空间为2003年11月-2004年5月的申请人，这样既能保证好客户的表现期较长，又能保证有足够数量的坏客户样本。当然，抽样的好、坏客户都应具有代表性。3.数据来源在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。随着我国全国性征信系统的逐步完善，未来建模的一部分数据可以从征信机构收集到。4.数据整理大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。5.变量选择变量选择要同时具有数学统计的正确性和信用卡实际业务的解释力。Logistic回归方法是尽可能准确找到能够预测因变量的自变量，并给予各自变量一定权重。若自变量数量太少，拟合的效果不好，不能很好地预测因变量的情况；若自变量太多，会形成过分拟合，预测因变量的效果同样不好。所以应减少一些自变量，如用虚拟变量表示不能量化的变量、用单变量和决策树分析筛选变量。与因变量相关性差不多的自变量可以归为一类，如地区对客户变坏概率的影响，假设广东和福建两省对坏客户的相关性分别为-0.381和-0.380，可将这两个地区归为一类，另外，可以根据申请表上的信息构造一些自变量，比如结合申请表上“婚姻状况”和“抚养子女”，根据经验和常识结合这两个字段，构造新变量“已婚有子女”，进入模型分析这个变量是不真正具有统计预测性。6.模型建立借助SAS9软件，用逐步回归法对变量进行筛选。这里设计了一种算法，分为6个步骤。步骤1：求得多变量相关矩阵(若是虚拟变量，则＞0.5属于比较相关；若是一般变量，则＞0.7-0.8属于比较相关)。步骤2：旋转主成分分析(一般变量要求＞0.8属于比较相关；虚拟变量要求＞0.6-0.7属于比较相关)。步骤3：在第一主成分和第二主成分分别找出15个变量，共30个变量。步骤4：计算所有30个变量对好/坏的相关性，找出相关性大的变量加入步骤3得出的变量。步骤5：计算VIF。若VIF数值比较大，查看步骤1中的相关矩阵，并分别分析这两个变量对模型的作用，剔除相关性较小的一个。步骤6：循环步骤4和步骤5，直到找到所有变量，且达到多变量相关矩阵相关性很而单个变量对模型贡献作用大。7.模型验证在收集数据时，把所有整理好的数据分为用于建立模型的建模样本和用于模型验证的对照样本。对照样本用于对模型总体预测性、稳定性进行验证。申请评分模型的模型检验指标包括K-S值、ROC、AR等指标。虽然受到数据不干净等客观因素的影响，本例申请评分模型的K-S值已经超过0.4，达到了可以使用的水平。四、数据挖掘在国内信用卡市场的发展前景在国外，信用卡业务信息化程度较高，数据库中保留了大量的数量资源，运用数据技术建立的各类模型在信用卡业务中的实施非常成功。目前国内信用卡发卡银行首先利用数据挖掘建立申请评分模型，作为在信用卡业务中应用的第一步，不少发卡银行已经用自己的历史数据建立了客户化的申请评分模型。总体而言，数据挖掘在我国信用卡业务中的应用处于数据质量问题，难于构建业务模型。随着国内各家发卡银行已经建立或着手建立数据仓库，将不同操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进行适当的清洗和转换。这为数据挖掘提供了一个很好的操作平台，将给数据挖掘带来各种便利和功能。人民银行的个人征信系统也已上线，在全国范围内形成了个人信用数据的集中。在内部环境和外部环境不断改善的基础上，数据挖掘技术在信用卡业务中将具有越来越广阔的应用前景。

关键是企业需要什么样的数据支持，在研究分析自己用户的数据，更加了解用户特征。改善服务，精准营销

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文 　　【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。 　　【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术 　　随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。 　　 1数据挖掘技术应用存在的问题 　　1.1信息数据自身存在的复杂性 　　软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。 　　1.2在评价标准方面缺乏一致性 　　数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。 　　 2数据挖掘技术在软件工程中的应用 　　2.1数据挖掘执行记录 　　执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。 　　2.2漏洞检测 　　系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的"模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中. 　　2.3开源软件 　　对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。 　　2.4版本控制信息 　　为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。 　　 3数据挖掘在软件工程中的应用 　　3.1关联法 　　该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。 　　3.2分类方法 　　该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。 　　3.3聚类方法 　　该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。 　　 4数据挖掘在软件工程中的应用 　　4.1对克隆代码的数据挖掘 　　在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。 　　4.2软件数据检索挖掘 　　该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。 　　①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。 　　②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。 　　③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。 　　4.3应用于设计的三个阶段 　　软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。 　　4.4面向项目管理数据集的挖掘 　　软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。 　　 5结束语 　　软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。 　　 参考文献 　　[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）. 　　[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）. 　　[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）. ;

关于分析报告，统计分析和数据挖掘的区别！献峰网络指出：数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。 数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。 而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。 关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。希 望 采 纳 不 足 可 追 问

1、神经元网络办法神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理数据发掘的难题，因而近些年愈来愈遭受大家的关心。2、遗传算法遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。3、决策树算法办法决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。粗集基础理论是一种科学研究不精准、不确定性专业知识的数学工具。粗集办法几个优势：不必得出附加信息;简单化键入信息的表述室内空间;优化算法简易，便于实际操作。粗集处理的方针是附近二维关系表的信息表。4、遮盖正例抵触典例办法它是使用遮盖悉数正例、抵触悉数典例的观念来找寻规范。最先在正例结合中随意选择一个种子，到典例结合中逐一较为。与字段名赋值组成的选择子相溶则舍弃，反过来则保存。按此观念循环系统悉数正例种子，将获得正例的规范(选择子的合取式)。5、数据剖析办法在数据库查询字段名项中心存有二种相关：函数关系和相关剖析，对他们的剖析可选用应用统计学办法，即使用统计学原理对数据库查询中的信息展开剖析。可展开常见统计剖析、多元回归剖析、相关性剖析、差异剖析等。6、含糊集办法即使用含糊不清结合基础理论对具体难题展开含糊不清评定、含糊不清管理决策、含糊不清系统识别和含糊聚类剖析。系统软件的多元性越高，抽象性越强，一般含糊不清结合基础理论是用从属度来描绘含糊不清事情的亦此亦彼性的。关于大数据在市场营销方面的优势有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、神经元网络办法神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理数据发掘的难题，因而近些年愈来愈遭受大家的关心。2、遗传算法遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。3、决策树算法办法决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。4、遮盖正例抵触典例办法它是使用遮盖悉数正例、抵触悉数典例的观念来找寻规范。最先在正例结合中随意选择一个种子，到典例结合中逐一较为。与字段名赋值组成的选择子相溶则舍弃，反过来则保存。按此观念循环系统悉数正例种子，将获得正例的规范(选择子的合取式)。5、数据剖析办法在数据库查询字段名项中心存有二种相关：函数关系和相关剖析，对他们的剖析可选用应用统计学办法，即使用统计学原理对数据库查询中的信息展开剖析。可展开常见统计剖析、多元回归剖析、相关性剖析、差异剖析等。6、含糊集办法即使用含糊不清结合基础理论对具体难题展开含糊不清评定、含糊不清管理决策、含糊不清系统识别和含糊聚类剖析。系统软件的多元性越高，抽象性越强，一般含糊不清结合基础理论是用从属度来描绘含糊不清事情的亦此亦彼性的。

FineBI数据挖掘的参数是针对整体的，且绝大部分参数设置都会根据当前的数据由机器给予较为恰当的默认值。数据分析人员不必对一种算法的原理了如指掌，而可以使用FineBI推荐的默认参数。而由于整个数据挖掘过程的简单性，也可以根据预览的挖掘结果调整参数，进行新的、更接近目标的挖掘过程。

本次实验将加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价主题句，通过标注过的用户评论数据进行基于集成模型的情感极性模型训练，然后利用模型对主题句进行情感极性推理，最后通过数据聚合可视化得出主题情感极性。 使用 Pandas 加载在线数据表格，并查看数据维度和前 5 行数据。 数据属性如下表所示 加载我们之前通过主题词典提取出来的主题句。 数据属性如下表所示 用户评论分词 jieba 分词器预热，第一次使用需要加载字典和缓存，通过结果看出返回的是分词的列表。 批量对用户评价进行分词，需要一些时间，并打印第一行情感极性训练集的分词结果。 批量对用户评价主题句进行分词，并打印第一句用户主题句分词结果。 依据统计学模型假设，假设用户评论中的词语之间相互独立，用户评价中的每一个词语都是一个特征，我们直接使用 TF-IDF 对用户评价提取特征，并对提取特征后的用户评价输入分类模型进行分类，将类别输出为积极的概率作为用户极性映射即可。 用户评论向量化 TF-IDF 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，当某个词在文章中的TF-IDF越大，那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高，比较适合对用户评论中的关键词进行量化。 数据集合划分 按照训练集 8 成和测试集 2 成的比例对数据集进行划分，并检查划分之后的数据集数量。 我们在系列实验的开始使用朴素贝叶斯模型来训练情感分析模型，下面我们新增逻辑回归模型作为对比模型。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，在线性回归的基础上，套用了一个 sigmod 函数，这个函数将线性结果映射到一个概率区间，并且通常以 0.5 分界线，这就使得数据的分类结果都趋向于在 0 和 1 两端，将用户评论进行向量化之后也可以用此方式预测用户情感。本实验直接对标注过的用户情感数据进行训练，并验证单一模型和集成模型在情感分析性能上的差异。 模型加载 通过传入原始的标签和预测的标签可以直接将分类器性能进行度量，利用常用的分类模型评价指标对训练好的模型进行模型评价，accuracy_score 评价被正确预测的样本占总样本的比例，Precision 是衡量模型精确率的指标，它是指模型识别出的文档数与识别的文档总数的比率，衡量的是模型的查准率。Recall 召回率也称为敏感度，它是指模型识别出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率，表示正样本在被正确划分样本中所占的比例，f1_score 值是精确率与召回率的调和平均数，是一个综合性的指数。 我们分别对不同模型使用相同的数据集进行训练和测试，以此来比较单模型之间的差异，并打印模型运行时间供大家参考，批量处理不同的模型需要一些时间进行计算，清耐心等待。 通过求得的指标进行模型评价，我们发现使用相同的数据进行模型训练，朴素贝叶斯模型和逻辑回归模型性能基本持平，相差很微弱，逻辑回归稍稍占一些优势。 Stacking 堆栈模型训练 集成学习是地结合来自两个或多个基本机器学习算法的优势，学习如何最好地结合来自多个性能良好的机器学习模型的预测结果，并作出比集成中的任何一个模型更好的预测。主要分为 Bagging， Boosting 和 Stacking，Stacking 堆栈模型是集成机器学习模型的一种，具体是将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并加以训练。主要能降低模型的过拟合风险，提高模型的准确度。 开始对两个模型进行集成训练，训练的时间要比单一模型时间久一些，清耐心等待。 评测结果收集。 结果分析 将结果存入 Dataframe 进行结果分析，lr 表示逻辑回归，nb 表示朴素贝叶斯，model_stacking 将两个单模型集成后的模型。从结果来看集成模型准确度和 f1 值都是最高的，结合两个模型的优势，整体预测性能更好，鲁棒性更好。 样例测试 通过测试样例发现，分类器对正常的积极和消极判断比较好。但是当我们改变语义信息，情感模型则不能进行识别，模型鲁棒性较差。作为早期的文本分类模型，我们使用 TFIDF 的特征提取方式并不能很好的解决语义问题，自然语言是带有语序和语义的关联，其词语之间的关联关系影响整句话的情感极性，后续我们继续试验深度情感分析模型研究解决此类问题。 加载民宿主题数据。 模型预测 将情感分析模型推理的结果写入 DataFrame 中进行聚合。 单主题聚合分析 挑选一个主题进行主题情感分析。 对民宿“设施”进行描述统计，此次我们使用主题词典的出来的用户关于民宿“设施”主体的讨论条数为 4628 条，平均用户情感极性为 0.40 表示为整体呈现不满意的情况，有超过一半的关于“设施”的民宿评论中表现用户不满意的情况，重庆民宿需要在“设施”进行改善，以此提高用户满意度。 单主题情感极性可视化 我们开始进行“设置”主题下的用户主题情感进行可视化，首先加载画图模块。 对“设施”主题下的用户情感极性进行可视化，我们利用集成模型对主题句进行情感极性预测，如下所示。

分类有监督 聚类无监督 就这个区别 分类要靠学习 聚类要靠启发式搜索

来源：知乎数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。

频繁模式挖掘、分类

大数据挖掘中的三种角色_数据分析师考试我对数据挖掘和机器学习是新手，从去年7月份在Amazon才开始接触，而且还是因为工作需要被动接触的，以前都没有接触过，做的是需求预测机器学习相关的。后来，到了淘宝后，自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作，有一些浅薄的心得。不管怎么样，欢迎指教和讨论。另外，注明一下，这篇文章的标题模仿了一个美剧《权力的游戏：冰与火之歌》。在数据的世界里，我们看到了很多很牛，很强大也很有趣的案例。但是，数据就像一个王座一样，像征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。数据挖掘中的三种角色在Amazon里从事机器学习的工作时，我注意到了Amazon玩数据的三种角色。Data Analyzer：数据分析员。这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。Research Scientist：研究科学家。这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种，就像《生活大爆炸》里的那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学Software Developer：软件开发工程师。主要是把Scientist建立的数据模型给实现出来，交给Data Analyzer去玩。这些人通常更懂的各种机器学习的算法。我相信其它公司的做数据挖掘或是机器学习的也就这三种工作，或者说这三种人，对于我来说，最有技术含量的是Scientist，因为数据建模和抽取最有意义的向量，以及选取不同的方法都是这类人来决定的。这类人，我觉得在国内是找不到的。最苦逼，也最累，但也最重要的是Data Analyzer，他们的活也是这三个角色中最最最重要的（注意：我用了三个最）。因为，无论你的模型你的算法再怎么牛，在一堆烂数据上也只能干出一堆垃圾的活来。正所谓：Garbage In, Garbage Out！但是这个活是最脏最累的活，也是让人最容易退缩的活。最没技术含量的是Software Developer。现在国内很多玩数据的都以为算法最重要，并且，很多技术人员都在研究机器学习的算法。错了，最重要的是上面两个人，一个是苦逼地洗数据的Data Analyzer，另一个是真正懂得数据建模的Scientist！而像什么K-Means，K Nearest Neighbor，或是别的什么贝叶斯、回归、决策树、随机森林等这些玩法，都很成熟了，而且又不是人工智能，说白了，这些算法在机器学习和数据挖掘中，似乎就像Quick Sort之类的算法在软件设计中基本没什么技术含量。当然，我不是说算法不重要，我只想说这些算法在整个数据处理中是最不重要的。数据的质量目前所流行的Buzz Word——大数据是相当误导人的。在我眼中，数据不分大小，只分好坏。在处理数据的过程中，我第一个感受最大的就是数据质量。下面我分几个案例来说明：案例一：数据的标准在Amazon里，所有的商品都有一个唯一的ID，叫ASIN——Amazon Single Identify Number，这个ID是用来标识商品的唯一性的（来自于条形码）。也就是说，无论是你把商品描述成什么样，只要ASIN一样，这就是完完全全一模一样的商品。这样，就不像淘宝一样，当你搜索一个iPhone，你会出现一堆各种各样的iPhone，有的叫“超值iPhone”，有的叫“苹果iPhone”，有的叫“智能手机iPhone”，有的叫“iPhone白色/黑色”……，这些同一个商品不同的描述是商家为了吸引用户。但是带来的问题有两点：1）用户体验不好。以商品为中心的业务模型，对于消费者来说，体验明显好于以商家为中心的业务模型。2）只要你不能正确读懂（识别）数据，你后面的什么算法，什么模型统统没用。所以，只要你玩数据，你就会发现，如果数据的标准没有建立起来，干什么都没用。数据标准是数据质量的第一道关卡，没这个玩意，你就什么也别玩了。所谓数据的标准，为数据做唯一标识只是其中最最基础的一步，数据的标准还单单只是这个，更重要的是把数据的标准抽象成数学向量，没有数学向量，后面也无法挖掘。所以，你会看到，洗数据的大量的工作就是在把杂乱无章的数据归并聚合，这就是在建立数据标准。这里面绝对少不了人肉的工作。无非就是：聪明的人在数据产生之前就定义好标准，并在数据产生之时就在干数据清洗的工作。一般的人是在数据产生并大量堆积之后，才来干这个事。另外，说一下Amazon的ASIN，这个事从十多年前就开始了，我在Amazon的内网里看到的资料并没有说为什么搞了个这样一个ID，我倒觉得这并不是因为Amazon因为玩数据发现必需建议个商品ID，也许因为Amazon的业务模型就是设计成以“商品为中心”的。今天，这个ASIN依然有很多很多的问题，ASIN一样不能完全保证商品就是一样的，ASIN不一样也不代表商品不一样，不过90%以上的商品是保证的。Amazon有专门的团队Category Team，里面有很多业务人员天天都在拼命地在对ASIN的数据进行更正。案例二：数据的准确用户地址是我从事过数据分析的另一个事情。我还记得当时看到那数以亿计的用户地址的数据的那种兴奋。但是随后我就兴奋不起来了。因为地址是用户自己填写的，这里面有很多的坑，都不是很容易做的。第一个是假/错地址，因为有的商家作弊或是用户做测试。所以地址是错的，比如，直接就输入“该地址不存在”，“13243234asdfasdi”之类的。这类的地址是可以被我的程序识别出来的。还有很难被我的程序所识别出来的。比如：“宇宙路地球小区”之类的。但这类地址可以被人识别出来。还有连人都识别不出来的，比如：“北京市东四环中路23号南航大厦5楼540室”，这个地址根本不存在。第二个是真地址，但是因为用户写的不标准，所以很难处理，比如：缩写：“建国门外大街”和“建外大街”，“中国工商银行”和“工行”……错别字：“潮阳门”，“通慧河”……颠倒：“东四环中路朝阳公园”和“朝阳公园（靠东四环）”……别名：有的人写的是开发商的小区名“东恒国际”，有的则是写行政的地名“八里庄东里”……这样的例子多得不能再多了。可见数据如果不准确，会增加你处理的难度。有个比喻非常好，玩数据的就像是在挖金矿一样，如果含金量高，那么，挖掘的难度就小，也就容易出效果，如果含金量低，那么挖掘的难度就大，效果就差。上面，我给了两个案例，旨在说明——1）数据没有大小之分，只有含金量大的数据和垃圾量大的数据之分。2）数据清洗是一件多么重要的工作，这也是一件人肉工作量很大的工作。所以，这个工作最好是在数据产生的时候就一点一滴的完成。有一个观点：如果数据准确度在60%的时候，你干出来的事，一定会被用户骂！如果数据准确度在80%左右，那么用户会说，还不错！只有数据准确度到了90%的时候，用户才会觉得真牛B。但是从数据准确度从80%到90%要付出的成本要比60%到80%的付出大得多得多。大多数据的数据挖掘团队都会止步于70%这个地方。因为，再往后，这就是一件相当累的活。数据的业务场景我不知道有多少数据挖掘团队真正意识到了业务场景和数据挖掘的重要关系？我们需要知道，根本不可能做出能够满足所有业务的数据挖掘和分析模型。推荐音乐视频，和电子商务中的推荐商品的场景完全不一样。电商中，只要你买了一个东西没有退货，那么，有很大的概率我可以相信你是喜欢这个东西的，然后，对于音乐和视频，你完全不能通过用户听了这首歌或是看了这个视频就武断地觉得用户是喜欢这首歌和这个视频的，所以，我们可以看到，推荐算法在不同的业务场景下的实现难度也完全不一样。说到推荐算法，你是不是和我一样，有时候会对推荐有一种感觉——推荐就是一种按不同维度的排序的算法。我个人以为，就提一下推荐这个东西在某些业务场景下是比较Tricky的，比如，推荐有两种（不是按用户关系和按物品关系这两种），一种是共性化推荐，结果就是推荐了流行的东西，这也许是好的，但这也许会是用户已知的东西，比如，到了北京，我想找个饭馆，你总是给我推荐烤鸭，我想去个地方，你总是给我推荐天安门故宫天坛（因为大多数人来北京就是吃烤鸭，就是去天安门的），这些我不都知道了嘛，还要你来推荐？另外，共性化的东西通常是可以被水军刷的。另一种是一种是个性化推荐，这个需要分析用户的个体喜好，好的就是总是给我我喜欢的，不好的就是也许我的口味会随我的年龄和环境所改变，而且，总是推荐符合用户口味的，不能帮用户发掘新鲜点。比如，我喜欢吃辣的，你总是给我推荐川菜和湘菜，时间长了我也会觉得烦的。推荐有时并不是民主投票，而是专业用户或资深玩家的建议；推荐有时并不是推荐流行的，而是推荐新鲜而我不知道的。你可以看到，不同的业务场景，不同的产品形态下的玩法可能完全不一样，另外，就算是对于同一个电子商务来说，书、手机和服装的业务形态完全不一样。我之前在Amazon做Demand Forecasting（用户需求预测）——通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西，在Amazon里叫Hard Line的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定），预测是比较准的，甚至可以预测到相关的产品属性的需求。但是地于服装这样的叫Soft Line的产品，Amazon干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……这类的东西太容易变了，买得人多了反而会卖不好，所以根本没法预测好，更别Stock/Vender Manager提出来的“预测某品牌的某种颜色的衣服或鞋子”。对于需求的预测，我发现，长期在这个行业中打拼的人的预测是最准的，什么机器学习都是浮云。机器学习只有在你要面对的是成千上万种不同商品和品类的时候才会有意义。数据挖掘不是人工智能，而且差得还太远。不要觉得数据挖掘什么事都能干，找到一个合适的业务场景和产品形态，比什么都重要。数据的分析结果我看到很多的玩大数据的，基本上干的是数据统计的事，从多个不同的维度来统计数据的表现。最简单最常见的统计就是像网站统计这样的事。比如：PV是多少，UV是多少，来路是哪里，浏览器、操作系统、地理、搜索引擎的分布，等等，等等。唠叨一句，千万不要以为，你一天有十几个T的日志就是数据了，也不要以为你会用Hadoop/MapReduce分析一下日志，这就是数据挖掘了，说得难听一点，你在做的只不过是一个统计的工作。那几个T的Raw Data，基本上来说没什么意义，只能叫日志，连数据都算不上，只有你统计出来的这些数据才是有点意义的，才能叫数据。当一个用户在面对着自己网店的数据的时候，比如：每千人有5个人下单，有65%的访客是男的，18-24岁的人群有30%，等等。甚至你给出了，你打败了40%同类型商家的这样的数据。作为一个商户，面对这些数据时，大多数人的表现是完全不知道自己能干什么？是把网站改得更男性一点，还是让年轻人更喜欢一点？完全不知道所措。只要你去看一看，你会发现，好些好些的数据分析出来的结果，看上去似乎不错，但是其实完全不知道下一步该干什么？所以，我觉得，数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来，而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么？如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么，那么这个数据分析是失败的。总结综上所述，下面是我觉得数据挖掘或机器学习最重要的东西：1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。2）数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来，所以，业务场景和产品形态很重要，我个人感觉业务场景越窄越好。3）数据的分析结果，要让人能看得懂，知道接下来要干什么，而不是为了数据而数据。搞数据挖掘的人很多，但成功的案例却不多（相比起大量的尝试来说），就目前而言，我似乎觉得目前的数据挖掘的技术是一种过渡技术，还在摸索阶段。另外，好些数据挖掘的团队搞得业务不业务，技术不技术的，为其中的技术人员感到惋惜……不好意思，我只给出了问题，没有建议，这也说明数据分析中有很多的机会……最后，还要提的一个是“数据中的个人隐私问题”，这似乎就像那些有悖伦理的黑魔法一样，你要成功就得把自己变得黑暗。是的，数据就像一个王座一样，像征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。以上是小编为大家分享的关于大数据挖掘中的三种角色的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

现在，没有人不知道滴滴打车。从第一单到日成交 1000 万单，它只用了不到 21 个月的时间。短短的时间里，我们见证滴滴打车的迅猛发展，也见证它如何影响我们的生活，如今“出行”这个词，与滴滴已经紧密相连。 这有赖于滴滴打车通过出行数据的深度挖掘，进行出行服务方面的创新，以及针对不同城市展开的城市化运营有密切的关系。 爱范儿旗下的创业社区 MindStore，邀请滴滴打车的快车运营负责人孙枢分享了“快车拼车”这一产品的诞生始末，以及在滴滴在不同城市运营的基本机制。以下是分享全文： 大城市已经非常拥挤了，在北京工作，尤其是五道口上下班的人都知道，下班时打车回家是非常痛苦的。 然而，我们的城市化进程却越来越块。中国的一线城市车辆密度已经超过任何一个其它国家的城市，比如杭州、北京，远远高于东京和纽约。 车辆密度高，导致路面上的车辆行驶速度缓慢。当我们每天上下班都要花那么长时间在路上，每个人的出行成本提升，整个社会的效率下降。 4 年前，滴滴打车上线时，我们希望解决一个简单的问题：当你需要打出租车的时候，你能够打到。 这 4 年，我们通过一个业务线一个业务线、一个产品一个产品，逐渐地把滴滴打车打造成了一个多元化、多业务线的出行平台。从一开始的出租车、专车、顺风车，再到快车。之后又有代驾、试驾、企业出行等服务。这么多条业务线，我们想做的很简单：满足绝大多数人的出行需要。除了业务线增加，我们也可从数据看到滴滴打车迅速成长： （1）使用人群 3 亿； （2）2015 年全年订单总量 14.3 亿，是美国 2015 年所有出租车订单量的 2 倍； （3）2016 年 3 月，滴滴打车整个平台的日订单量突破 1000 万，相当于美国全国每日移动出行的 5、6 倍。 随着我们规模的迅速增长，每天积累大量数据，通过对这些数据的深度挖掘，我们有了一些比较有趣的发现。 第一个，关于空驶率。 当我们开始用移动互联网连接出租车的时候，一个我们不断去努力优化的指标就是空驶率。这个指标的背后，是我们在思考，怎么能够让在路上跑的司机师傅们提升产出，减少一趟行程结束和第二趟行程开始之间的时间，以及油费上的浪费。 实际上，以我们现在的规模和掌握的数据，我们基本能够在早晚高峰做完一个订单结束，第二个订单就进来，这时候，司机的手机端立即就响了。但是即使能做到订单的紧密衔接，一般情况下，司机还是需要花 5 分钟的时间，从第一个乘客的下车地点开到第二个乘客的上车地点，所以算下来每个小时还会 10% 的空驶率。 那么一个直接的问题就是有没有方法我们能够完全解决空驶率这个问题，让司机在这一个小时里面都有产出。第二个，关于车内空间的使用。 做滴滴大巴后，我们开始非常关注上座率。也就是说一个大巴里面的30个或者40个座位，有多少个是实际有乘客的。上座率越高，大巴资源的利用率也就越高。 轿车其实也是一样的，我们发现大多数在滴滴平台上的车型，除了司机之外，都能够差不多坐四个乘客。但是一般的行程只有一到两个乘客，早高峰、晚高峰，大家都是上班或者下班回家，一般都是一个人，本来可以坐四个人的这样一个车型，车内的资源只有用了40%。于是，我们开始更加深度去思考上座率这件事。 第三个，关于滴滴平台上特定时间段的供需平衡。 当一个滴滴用户打开滴滴，他是否能够叫到一辆车，应该是我们这个平台需要去满足的一个最基本的需求，我们叫应答率。应答率也是我们每天，我们的运营、技术、产品非常关注的这样一个指标。 基本上，在不断地增加我们平台上的车辆和司机，同时通过不同的策略和运营方法来鼓励司机在对的时间上路接单，也在不断地优化我们的派单和匹配算法。但是发现在几乎所有城市里，出行需求实在是太庞大了，早晚高峰很难满足得了。 一旦碰到差的天气，，比如下雪，情况就更糟糕了。所以，我们会思考，除了不断地增加车辆之外，我们有没有其他方法能够保证我们的用户体验，保障每个用户在需要的时候是能够打到车。 第四个，同类出行需求的满足。 我们发现，当一个城市的规模变大之后，会有很多类似的行程在类似的时间发生，特别是早晚高峰。举个例子，每天早上 7 点到 9 点之间在北京有上千上万个用户从北京北边一个庞大的居住区“回龙观”往“上地”或者是“五道口”方向。他们很大一部分的行程是重叠的，我们能不能把这些行程合并起来？ 所以怎么减少空驶，怎么利用车内的空间，怎么能在早晚高峰和天气恶劣的时候满足需求，怎么连接这些重叠的行程，这些观察和思考最终成果汇集在新的共享出行的方式上——拼车。 那什么是拼车？拼车是您和相似出行路线的人共同坐一辆车。 我们先看看非拼车是什么。当我们自己独立出行的时候，一个司机从第一个乘客的上车地点，接上乘客 A，根据最佳路线开到乘客 A 的目的地。乘客 A 下车，司机结束订单。司机再空驶去乘客 B 的上车地点，把乘客 B 放下，再空驶去接乘客 C，这样一直下去。 那拼车有什么不一样呢？一个司机先接上乘客 A，但是在途中有可能乘客 A 才上车不久，有可能是走了一半了，司机又接上一单，那他顺路会去接上乘客 B，那之后司机再按照两个人的目的地顺序，看谁最近，把两个乘客送到他们相对应的目的地。 所以总体来讲，在拼车的情况下，一辆车一个司机可以用稍多余一个行程的时间和距离，来服务之前需要两倍的时间来完成的两个行程。也就是说更短的时间、更短的路程来服务同样的用户，效率更高了。 对于一个用户来讲，选择拼车，也有可能会有三种不同的体验。第一，有可能是正在附近没有几米，另外一个乘客也在叫车，同时去的地方也比较顺路，那你们俩在出发点就拼上了，这种发生的可能性还比较小的。 第二种是我在叫车的时候并没有拼上，但是在行程上，滴滴的后台还在不断地计算，在收集顺路的订单，如果发现正好有一个人离你的行程不远，也在发单去比较顺路的一个目的地，它就会把这个单子发给这个司机。匹配上了，你就会在路途中接上第二个用户，一起去你们类似顺路的目的地。 第三种等于是第二种的反过来，我叫车了，正好另外一个拼友他在行程中离我很近，同时我们俩也是去类似的地方，所以我的车在来接我的时候，这个拼友已经在车上了。 产品听起来比较简单，但往往很多时候，简单的产品背后需要非常大的工作量。拼车这个产品是依赖于目前滴滴出行的出行数据，每天我们采集的出行数据超过 50 个 TB 的，同时每天路径规划也超过了 50 亿次。 基于上面的数据量，我们可以进行最大限度的数据挖掘，不断地通过大数据和深度学习驱动的人工神经元的这样一个智能网络，来实现非常精准的预测能力、智能的调配能力和动态的定价能力。那么这样一个大数据驱动的共享出行方式能带来什么？有什么意义？ 首先，拼车能够提高叫车的成功率。以前我们一个人叫车，必须要有一辆车来匹配上，现在一辆车可以当两辆用。拼车能够在不增加道路一辆车的情况下，大幅度地提升叫车的成功率，提升整体的用户体验。 第二点是可以提升司机的时薪。举例，原来 30 分钟 10 公里，一个车主一个司机只能服务一个用户，现在他稍微多花一点时间，有可能 35 分钟、40 分钟就可以服务两批不同的用户，效率更高，司机每小时的利用率更高，空驶率甚至可以降到 0，司机的收入自然也就变得更高。而司机的效率的提升，整个平台效率的提升，可以进一步地降低出行者的出行成本。原本一个人要付这个行程的费用，现在跟一起拼车的人共享了那一部分行程，就可以一起负担了，出行成本可以至少降低 30%。 那么叫车成功率的提升、司机时薪的提升，以及用户出行成本的降低，实际上组成了一个良性循环。当我司机的时薪提升的时候，就会有更多的车主愿意来加入这样一个平台。那么司机更多，整体的叫车体验就会变得更好，更多人也会来使用这样一个出行产品。那么同时，我的出行成本还变得更低，整个的规模在增加，所以形成这样一个良性循环的圈。 除了降低空驶率的数据等方面，还能降低拥堵。这个很简单，一个人坐一辆车，变成了两个人坐一辆车。在我们上了拼座的城市，可以直接三个人或者四个人坐一辆车，直接减少道路上的车辆。我们现在的绝大多数城市已经不能够支持我们这么自私，每个人光是图自己方便，一个人坐一辆车把整个的城市道路全部拥堵住。拼车不能彻底解决拥堵的问题，但是我们觉得可以减少拥堵的一部分。 最后，拼车其实还创造了一个社交的场景，应该有可能还有一些治愈功能。如果我们想我们每天每个人平均估计花一个小时、一个半小时，甚至更多在路上，那我们堵在路上的时候，一个人坐在车上的时候。拼车如果拼成功了，你会有一个拼友一起跟你坐在车上，这个时候有可能可以创造一些交流的空间，让整个行程更美好、更愉快。背后推动拼车这个产品的一个非常关键的因素是拼车行程的重叠率。也就是说当两个不同的行程拼成功了，有多少百分比的路程是两个人共享的。 在我们试运营的几个城市里面，才上线的时候，重叠率已经高达了差不多 70%。最近通过一些算法的优化等等，已经高达了 75%，那么重叠率越高，司机的效率也就越高，拼车整体的收益也就越大。通过不断地完善我们的算法，做更多的数据挖掘，这个重叠率也是在不断地提升。 一个完美的拼车行程是什么？我举个例子，应该就是说一辆车上面有四个座位，这个时候正好有四批不同的用户，互相都不认识，他从同一个起点出发，他们要去一个目的地，那这个时候四个人正好拼上了，所以四个人 100% 地共享一辆车、一个行程。 在我们在一批城市上线拼车之后，各个城市之间的反映有非常大的不同。青岛、南京、杭州愿拼率是最高的，也就是说 100 个快车订单里面，到底有多少人选择了拼车。南京是高达 60% 以上。 而我们怎么能够把拼车做得更好，以及滴滴这样一个出行平台，未来一个发展方向是什么？其实主要还是通过我们的大数据和我们的技术来驱动。我举几个例子，最近一段时间，我们在拼车这个产品上积累的数据越来越多，我们也是通过这样一个沉淀和技术上的一个突飞猛进，解决了一些拼车这个产品的最基本的问题。 举第一个例子，在拼车这个产品才上线的时候，一个对于乘客不太好的体验是，乘客先在车上了，我在路途中要去接另外一个乘客。接上另外一个乘客，发现我反而要掉头，这个时候对整个的乘客体验是非常不好的。 明明上车之后，我想往北走，但是这个时候却匹配了一个去南边接驾的拼车订单，所以对乘客的体验伤害挺大的，尽管有可能这些拼车路线是非常的顺路。最近一段时间，我们通过比较详细的地图技术服务，获到了一些特征，基本解决了拼程掉头接驾的问题。 第二点，拼车需要优化的问题是，尽管能拼成功的订单是非常多的，但是拼成功之后，对于两边乘客的体验是什么样，特别是第一位乘客，我们能不能够减少他所损耗的乘客时间。随 着我们业务的增长，可以拼的订单数量越来越多，我们通过定位问题的特征，利用机器学习来看能不能够迅速地匹配。首先第一，能不能匹配上一个可以匹配的订单。第二是能不能尽可能地减少乘客，特别是第一个乘客的时间损耗，能够尽快把乘客送到他的目的地。 所以预测，特别是前瞻性的精准预测和智能调度对我们整个的产品形态是非常关键的。一个完美的行程，一个完美的拼车行程也好，或者一个完美的普通行程也好，实际上需要非常非常多的对于数据的挖掘，我们来看我们能不能预测现在的路况，我们能不能选择最适合拼成功的两个，或者三个，甚至四个不同的行程，在提升效率的同时，又能够保证用户的体验。现在滴滴已经在 400 多个城市开成，我们也是希望能够把我们这样一个技术驱动、体验驱动的分享经济模式，来改变每一个城市的出行。拼车是其中一个我们认为可以让城市出行变得更美好的这样一个产品。下面我想给大家介绍一下这么大的一个出行网络到底是怎么运行的，如何分城市地来运营我们这样一个出行平台。 从去年下半年开始，我们开车网络就从全国 259 个城市发展到了 400 多个城市，基本上所有的地级市都已经开通了。我们希望达到的一个目标是城城通，同时在很多城市也已经做到盈亏平衡，或者已经开始盈利了。 那么我们的城市团队运营方式是什么呢？有可能跟很多其他的互联网企业不太一样的是我们至少在一二线城市，同时在有些三线城市，每一个城市都有自己的小团队。每一个城市团队就等同于一个小的创业公司，基于滴滴出行的这样一个大的平台上。 每一个城市团队有权限，也有责任把滴滴快车在所在的城市做到最好，同时不断地根据当地车时的独特性和特征推出各种各样的创新，让滴滴快车这样一个产品在所有城市都达到一个最高的渗透率。所以几百个城市，我们就有几百个创新点，这样一个分布式创新，我觉得能够给我们带来最快速的增长和迭代。 所以每一个城市都相当于自己的一个独立的作战单位，一个城市有一个总负责人，他是这个城市的总经理，他底下有三个不同的小团队，运营团队、市场团队和体验团队。 运营团队主要把握的是整个存量的用户和司机的一个活跃度，通过各种各样的手段和方法，来维护他们的活跃度，提高活跃度。 市场团队这边主要负责我们的拉新，以及我们的品牌传播，通过线上线下的营销活动，跟类似品牌的合作，以及新媒体的一些运营，来把滴滴快车这个产品，以及这个品牌能够完全渗透到整个城市里面去。 第三块就是体验团队，一个司机、一个用户在滴滴平台上，他到底能够留存多久，他到底能够有多活跃，我们认为有一部分是基于他到底体验是怎么样子的。所以我们专门有一个体验团队来关注，以及提升滴滴的产品在整个城市的体验。同时协助这个城市总经理，还有相对应 的HR、PR、GR 和经管等等。 那我们为什么要这样做？具体三个原因。第一个是贴近市场。团队城市化、运营策略城市化、市场活动城市化，特别是在滴滴所做的这样一个 O2O 行业，其实城市和城市之间还是有很大的不同。比如，成都跟杭州非常不一样，北京跟深圳也非常不一样，用户的习惯不一样，车主和司机的习惯也不一样。我们怎么能够更好地去服务司机、吸引司机，服务乘客、吸引乘客。第二个原因就是快速决策。每一个地方都有自己的热点，每一个地方的竞争情况也不一样，每个地方也有自己的一些紧急事件，所以当我们每个地方都有一个比较独立的团队的时候，他们能够非常快速地去决策，针对性地来做快速的，并且有效的反映。‘ 最后一个最主要的原因，我们认为一个中心化的大脑不如几百个大脑分布在全国。每天，我们每个城市都在做各种各样的创新和尝试，各种各样的 AB test，所以迭代速度会更快。作为一个整体的组织来讲，我们的迭代速度更快。 同时，因为是分城市来试错，所以试错成本也更低。所以通过这样一个分布式创新，相对来说比较独立作战的一个城市的这样一个网络，我们才能够做到今天滴滴在 400 多个城市能够运营起来，能够服务好车主，服务好用户。一个城市、一个城市地改变人们的出行。