数据挖掘方法论
第三章 数据挖掘的方法论
数据挖掘将商业需求和所需要的数据联系在一 起，它是对客户和商业前景的理解，理解产品 和市场，理解供货方和合作伙伴，理解销售的 全过程，并用数据将他们整合到一起。为了成 功运用数据挖掘，对数据挖掘技术层面的理解 至关重要，尤其是应该了解如何将数据变成有 用信息的过程。
数据挖掘方法论CRISP-DM和SEMMA
面向CRM的数据挖掘方法论
数据挖掘四个重要的业务过程所构成：理解业 务问题；将数据转换成可执行的结果；结果实 施过程；评价结果的实施。 成功实现数据挖掘需要全部四个过程，每一步 产生的结果不断向后传播，由数据不断产生信 息。从数据中提炼信息，不断更新建模技术， 根据以前努力的结果改进数据挖掘过程，如此 往复生成新的有用的知识。
假设1：过去是将来的预言家 假设2：数据是可以获得的 假设3：数据中包括我们的预期目标
1. 正确识别业务问题
(1) 实施数据挖掘是否必要？ (2) 是否有最让人感兴趣的客户子群或客户细 分? (3) 相关的行业规则有哪些? (4) 关于数据 (5) 检验领域专家的观点
2. 数据转换成可操作的决策(2)
建立数据 挖掘模型 是一个互 动的过程
2. 数据转换成可操作的决策(2)
CRISP-DM（CRossIndustry Standard Process for Data Mining） 即为”跨行业数据挖掘过 程标准”，该模型将一个 KDD工程分为6个不同的， 但顺序并非完全不变的阶 段：。CRISP-DM 模型在 各种KDD过程模型中占据 领先位置，采用量达到近 60%。
CRISP-DM是从数据挖掘项目执行的角度谈方法 论,SEMMA 则是从对具体数据集的一次探测和挖掘的 角度来谈方法论, CRISP- DM的考虑的范围比SEMMA 要大。CRISP-DM关注商业目标、数据的获取和管理, 以及模型在商业背景下的有效性; SEMMA 不否认商业 目标,但更强调数据挖掘是一个探索的过程。SEMMA 体现了不同算法在项目过程的不同阶段有不同的重要 性， 没有如同CRISP-DM一样详细而规范的文本, 从 项目管理的需要来看CRISP-DM更适用一些。由于 CRISP- DM在阶段间可以反馈,整个流程又是循环的, 在逻辑上CRISP- DM是可以实现SEMMA的, 它们互不 矛盾。但由于强调的重点不同, 在实践上则会有明显 的区别。
数据挖掘的四大方法
数据挖掘的四大方法随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
数据挖掘方法论(SEMMA)
数据挖掘方法论(SEMMA)SAS数据挖掘方法论─ SEMMA(2009-07-20 21:15:48)Sample ─数据取样Explore ─数据特征探索、分析和予处理Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择Model ─模型的研发、知识的发现Assess ─模型和知识的综合解释和评价Sample──数据取样当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。
这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。
通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。
通过数据取样，要把好数据的质量关。
在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。
因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。
若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。
若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。
再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法：如果你是要进行过程的观察、控制，这时你可进行随机取样，然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。
SAS不仅支持这一取样过程，而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。
若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时，必须获得在足够广泛范围变化的数据，以使其有代表性。
你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。
唯此，才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。
利用它支持你进行决策才是真正有效的，并能使企业进一步获得技术、经济效益。
Explore──数据特征探索、分析和予处理前面所叙述的数据取样，多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。
美食在线点评系统中的文本数据挖掘与分析方法论
美食在线点评系统中的文本数据挖掘与分析方法论随着互联网的发展，美食在线点评系统如今已经成为了人们选择就餐地点的重要参考。
然而，随着大量用户评论和评分的涌入，如何通过对这些评论进行文本数据挖掘与分析，提供准确的评价和推荐，成为了美食在线点评系统的重要挑战。
本文将分享一些在美食在线点评系统中，进行文本数据挖掘与分析的方法论。
首先，对于文本数据的挖掘，我们可以使用自然语言处理技术。
该技术可以帮助我们对文本数据进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以提取出有用的信息。
分词可以将一段连续的文本分割成一个个离散的词语，为后续的文本分析提供基础。
词性标注可以进一步了解每个词语在句子中的作用，从而更准确地理解评论的含义。
命名实体识别可以识别评论中的人名、地名、餐厅名称等实体信息，为推荐系统提供更具体、针对性的推荐。
其次，情感分析是美食在线点评系统中的一个重要任务。
情感分析旨在确定用户在评论中表达的情感倾向，如正面、负面或中性。
为了实现情感分析，可以使用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machines）和朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）。
这些算法可以通过训练一个情感模型，将评论分类为正面、负面或中性。
这样，我们可以通过统计这些评论的情感倾向，为用户提供准确的评价和推荐。
此外，主题建模也是美食在线点评系统中的一项重要技术。
主题建模旨在确定评论中的主要话题或主题，并帮助用户了解餐厅的特点。
其中，潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是一种常用的主题建模技术。
LDA可以将评论中的词语分配到不同的主题中，从而揭示出隐藏在评论后面的话题。
通过对主题进行分析，我们可以了解用户对餐厅的关注点，对餐厅进行细分和比较。
除了以上提到的技术，还可以使用关联规则挖掘方法来挖掘用户的偏好和行为模式。
关联规则挖掘可以发现评论中的一些频繁的词语组合，如“美味”的同时也伴随着“服务好”或“价格公道”。
数据挖掘的技术与方法
数据挖掘的技术与方法数据挖掘是一种从大规模的数据集中提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多种技术和方法，以帮助我们在海量数据中发现隐藏的模式和规律。
本文将介绍数据挖掘的一些常见技术和方法。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，可将数据集中的对象分成不同的组或簇。
聚类算法尝试将相似的数据对象放入同一组，同时将不相似的对象分配到不同的组。
常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将数据通过计算样本之间的距离，将样本划分为K个簇。
其基本思想是将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，而簇间的样本相似度最小化。
二、分类分析分类分析是一种有监督学习方法，旨在根据已知的数据样本进行分类预测。
分类算法将已知类别的训练集输入模型，并根据训练集中的模式和规律进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
决策树是一种基于树状图模型的分类算法，它通过一系列的判断节点将数据集划分为不同的类别。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于最大间隔的分类算法，它通过寻找一个最优超平面，将不同的类别分开。
三、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于识别数据项之间关联关系的方法。
它可以用于发现频繁项集以及项集之间的关联规则。
Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它基于候选项集的生成和剪枝，通过逐层扫描数据集来发现频繁项集。
同时，根据频繁项集可以生成关联规则，以揭示数据项之间的关联关系。
四、异常检测异常检测是一种用于识别与预期模式和行为不符的数据项或事件的方法。
异常检测可以帮助我们发现数据中的异常值、离群点或潜在的欺诈行为。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、聚类方法和支持向量机等。
基于统计学的方法通过对数据进行概率分布建模，来识别与模型不符的数据项。
聚类方法通过将数据进行分组，并检测离群点所在的簇。
semma的数据挖掘方法论
semma的数据挖掘方法论Semma数据挖掘方法论是一种高效的数据挖掘方法，它包含以下步骤：第一步，样本设计（Sample）：在样本设计阶段，需要搜集足够多的数据，并且保证数据集的丰富性、有代表性和可靠性，并且会针对不同场景选择不同的样本搜集方式。
第二步，探索性数据分析（Explore）：探索性数据分析是在数据集中进行初始的数据分析以及数据可视化，以发现数据的结构和特征，为后续建模提供支持。
在这一步骤中，可以使用多种统计工具和图表对数据进行初步的分析和可视化操作，以发现数据潜在的规律和异常等。
第三步，数据预处理（Modify）：数据预处理是针对数据集中的缺失值、异常值、重复值等数据问题进行处理和清洗，以提高数据的质量和准确性，确保数据符合建模的要求，包括数据格式的规整化、特征的筛选、标准化等过程。
第四步，建模（Model）：在建模过程中，使用适当的算法进行建模，并进行模型选择与评估，以得到一个具有较高准确率、鲁棒性和泛化能力的模型。
在这一步骤中，需要针对业务问题选取合适的算法，比如分类算法、回归算法、聚类算法等，以提高建模的精度和效率。
第五步，评估（Assess）：在模型建成后，需要进行模型的评估和验证，以确保模型的有效性和工作状态。
比如可以使用交叉验证和ROC曲线等方法对模型进行测试和评估，定量分析模型的表现和改进空间。
第六步，部署（Deploy）：在测试通过后，将模型部署到实际产品或业务系统中，进行生产环境测试和优化，以满足业务需求，对业务流程进行优化、精细化改进。
这一步骤中，需要进行维护和管理，以保证模型的可靠性和有效性。
以上是Semma数据挖掘方法论的步骤，它是一种基于问题驱动的数据挖掘方法论，适用于多种数据挖掘场景，可帮助数据分析师快捷地搜寻数据、挖掘数据、整理数据、模拟数据、学习数据等工作，从而更好地解决实际业务问题。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种通过从大量数据中提取潜在模式、关联和知识的过程。
它是一项在当今信息时代中至关重要的技术，可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的有价值的信息，从而做出更加明智的决策。
本文将介绍数据挖掘的方法，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和异常检测。
1. 聚类分析聚类分析是一种将数据分组为具有相似特征的类别的方法。
它可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式和结构。
常见的聚类算法有K均值聚类和层次聚类。
K均值聚类将数据集划分为K个簇，每个簇具有相似的特征。
层次聚类则通过逐步合并或分割簇来构建层次结构。
2. 分类分析分类分析是一种将数据分为预定义类别的方法。
它可以根据已知的类别标签来构建分类模型，并用于对新数据进行分类。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
决策树通过构建树状结构来进行分类，每个节点表示一个特征，每个分支代表一个可能的取值。
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类，假设特征之间相互独立。
支持向量机通过构建超平面来进行分类，使得不同类别的样本尽可能地分开。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项，而关联规则则描述了这些项之间的关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法通过逐步生成候选项集并计算其支持度来找到频繁项集。
FP-growth算法通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
4. 异常检测异常检测是一种发现数据中异常或异常行为的方法。
它可以帮助我们发现数据中的异常点、异常模式或异常行为。
常见的异常检测算法有基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法通过计算数据的统计特征，如均值和标准差，来判断数据是否异常。
基于机器学习的方法则通过构建模型并使用训练数据来判断新数据是否异常。
数据挖掘的方法可以根据具体的应用场景和需求选择和组合使用。
数据挖掘与分析的六种经典方法论
数据挖掘与分析的六种经典方法论数据挖掘与分析的六种经典方法论运营增长2021-03-07 14:33:18最近梳理了一下数据挖掘与分析的常用方法论，这里简要介绍6种模型。
1、CRISP-DM 模型CRISP-DM是CrossIndustry Standard Process for Data Mining（跨行业数据挖掘标准流程）的字母缩写。
CRISP-DM是由一家欧洲财团（时称SIG组织）在20世纪90年代中后期提出来的，是一套用于开放的数据挖掘项目的标准化方法，也是业内公认的数据挖掘与分析的通用方法论。
2、SEMMA模型SEMMA是抽样（Sample）、探索（Explore）、修订（Modify）、建模（Model）和评估（Assess）的英文首字母缩写，它是由SAS研究院开发的一款非常著名的数据挖掘与分析方法。
SEMMA的基本思想是从样本数据开始，通过统计分析与可视化技术，发现并转换最有价值的预测变量，根据变量进行构建模型，并检验模型的可用性和准确性。
3、DMAIC方法六西格玛（Six Sigma，6 Sigma）是一种项以数据为基础，追求“零缺陷”的质量管理方法。
六西格玛在商业中应用是DMAIC，包括五个步骤：定义（Define）、度量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
DMAIC方法在商业领域和环境中已得到了成功应用，它在数据挖掘项目中也能寻得一席之地。
4、AOSP-SM模型AOSP-SM是ApplicationOriented StandardProcess for Smart Mining 的首字母缩写，翻译成中文是“应用为导向的敏捷挖掘标准流程”，它是思迈特公司（SMARTBI）基于跨行业数据挖掘过程标准（CRISP-DM）和SAS的数据挖掘方法(SEMMA)两种方法论总结而来的一种面向应用的用于指导数据挖掘工作的方法。
5、5A模型SPSS公司（后被IBM收购）曾提出过5A模型，即将数据挖掘过程分为五个A：Assess、Access、Analyze、Act、Automate，分别对应五个阶段：评估需求、存取数据、完备分析、模型演示、结果展现。
数据挖掘的研究方法
数据挖掘的研究方法一、关联规则挖掘。
这就像是在数据的大超市里找关联呢！比如说，在超市的销售数据里，发现买尿布的顾客常常也会买啤酒。
这就是一种有趣的关联规则挖掘。
它主要是从大量的数据中找出那些项目之间有趣的关联或者相关联系。
通过分析数据集中不同变量之间的关系，像购物篮分析就是典型的应用，商家能根据这个合理摆放商品，还能做精准的促销活动呢。
二、分类算法。
想象一下把数据分成不同的小团体。
就像把一群小动物按照它们的特征分成哺乳动物、鸟类这些类别一样。
在数据挖掘里，分类算法就是这样的存在。
比如决策树算法，就像是一棵大树，每个分支都是根据数据的某个特征进行划分的。
还有支持向量机，它像是一个超级裁判，在数据的空间里画一条线或者一个超平面，把不同类别的数据分开。
这些算法可以用来预测一个新的数据点属于哪个类别，像预测一个人会不会购买某个商品，或者一封邮件是不是垃圾邮件。
三、聚类分析。
这个就像是把一群小伙伴按照他们的相似性分成一个个小圈子。
聚类分析不需要预先知道数据的类别标签，它自动根据数据之间的相似性把数据聚成不同的簇。
比如说在分析客户数据的时候，它能把具有相似消费习惯的客户聚成一类。
K - 均值聚类是比较常见的方法，就像是给数据们说：“你们按照距离相近的原则，自己找小伙伴凑成K个小团体哦。
”这样商家就可以针对不同的客户群体制定不同的营销策略啦。
四、异常检测。
这就像是在数据的小世界里找那些特别的“小怪物”。
在正常的数据海洋里，有些数据点就是显得格格不入，那可能就是异常数据。
比如在网络流量数据里，如果突然有一个超大的流量峰值，这可能就是异常，也许是遭到了攻击。
异常检测方法有基于统计的，就像看这个数据点是不是偏离了正常的统计规律；还有基于距离的，看这个数据离其他正常数据有多远。
找到这些异常点，能帮助我们发现系统的问题或者潜在的风险呢。
ibm 数据挖掘方法论
IBM数据挖掘的方法论主要包括以下六个步骤：
第一步：数据理解。
从数据收集开始，熟悉数据，甄别数据质量问题，发现对数据的真知灼见，或者探索出令人感兴趣的数据子集并形成对隐藏信息的假设。
第二步：数据准备。
从最初原始数据构建最终建模数据的全部活动，包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等多种数据预处理工作。
这个步骤很可能需要多次执行，并且不以任何既定的秩序进行。
第三步：建立模型。
选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。
一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。
某些技术对于数据形式有特殊规定，这通常需要重新返回到数据准备阶段。
第四步：评估模型。
在此阶段，需要从技术层面判断模型效果以及从业务层面判断模型在实际商业环境当中的实用性。
第五步：部署模型。
将发现的结果以及过程组织成为可读文本形式或将模型进行工程化封装满足业务系统使用需求。
第六步：迭代和优化。
根据业务需求和新的数据输入，持续优化和改进模型效果。
以上就是IBM数据挖掘的方法论，它提供了一个系统化的框架，有助于进行有效的数据挖掘和分析工作。
数据挖掘的方法
数据挖掘的方法数据挖掘是指通过分析大量数据，从中发现隐藏的模式、关联和趋势的过程。
随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘也成为了当今社会中的重要工具。
在这篇文章中，我们将讨论数据挖掘的方法以及其在不同领域的应用。
I. 数据收集在进行数据挖掘之前，首先需要收集大量的数据。
数据可以来自各种渠道，如数据库、互联网、传感器、文档等。
收集的数据应该包含所需的关键变量，以便进行后续分析。
II. 数据清洗收集到的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
数据清洗是指对数据进行预处理，以修复这些问题。
常见的数据清洗方法包括处理缺失值、去除异常值，以及平滑噪声点。
III. 数据集成在数据挖掘过程中，往往需要将来自不同来源的数据进行集成。
数据集成是指将多个数据源的数据整合在一起，以便进行后续的分析。
在进行数据集成时，需要解决数据格式不一致、主键冲突等问题。
IV. 数据转换数据转换是指对数据进行统一的格式和单位转换。
例如，将日期格式转换为统一的标准格式，将货币单位换算为相同的基准等。
数据转换的目的是为了使得数据在后续分析中能够保持一致性。
V. 数据规约数据规约是指通过选择关键属性、聚合数据或者采用抽样等方法，将数据集的规模减小。
数据规约的目的是为了降低数据挖掘的计算复杂度，提高分析效率。
VI. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。
通过使用统计学方法、机器学习算法等，可以发现数据中的模式、关联和趋势。
常见的模式挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
VII. 模型评估与验证在进行模式发现之后，需要对模型进行评估与验证，以验证其在未知数据上的准确性和可靠性。
常用的评估方法包括交叉验证、ROC曲线等。
VIII. 模型应用数据挖掘的结果可以应用于各个领域。
例如，在市场营销中，可以通过分析顾客的购买记录，预测他们的消费行为；在医疗健康领域，可以通过分析患者的病历数据，辅助医生进行诊断及治疗决策。
IX. 隐私保护随着数据挖掘的广泛应用，隐私保护越来越重要。
数据挖掘的方法论
数据收集
数据预处理
挖掘分析
结果解释
聚类分析：将数据按照相似性分组
关联规则挖掘：发现数据之间的有 趣关系
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分类和回归：预测连续值和分类结 果
时间序列分析：挖掘数据随时间变 化的特点
数据预处理
去除重复数据 填充缺失值 去除异常值 数据转换或标准化
数据变换 数据的规范化和标准化 缺失值填充 异常值处理 数据转换和压缩
方法：使用关联规则、聚类分 析等技术
目的：发现数据之间的联系和 规律，为决策提供支持
应用场景：市场分析、金融预 测等
定义：将数据转化为视觉形式 的过程
目的：发现数据中的模式和趋 势
常用技术：柱状图、折线图、 饼图、散点图等
优势：直观、易于理解、发现 数据中的规律和趋势
数据挖掘模型建 立与评估
根据业务需求选 择合适的模型
特征选择：选 择最相关的特 征，提高模型
的准确性
模型评估：通 过交叉验证、 误差分析等方 法，评估模型
的性能
模型优化：根 据评估结果， 对模型进行优 化，提高其性
能
数据挖掘应用场 景
信贷风险评估 股票价格预测 客户细分与个性化服务 金融市场趋势分析
用户画像：通过 数据挖掘技术， 对电商平台的用 户进行精准画像， 为企业的精准营 销、个性化推荐
更多的数据挖掘工具将出现，以适应大数据时代的挑战。 数据挖掘技术将更加智能化，能够自动进行数据分析和模式识别。 数据挖掘将更加注重用户体验和需求，以满足不同领域的需求。 数据挖掘将与云计算、人工智能等技术更加紧密结合，以实现更高效的数据分析和处理。
预测和决策支 持：通过数据 挖掘技术，企 业可以更好地 预测未来趋势， 制定更有效的 战略和决策。
数据挖掘的理论与应用
数据挖掘的理论与应用数据是当今社会的重要资源之一，随着互联网时代的到来，数据变得越来越庞大且多样化。
这时，数据挖掘的概念诞生了。
数据挖掘是指将大量的数据，经过一系列处理和分析，抽取出有用的信息和知识的过程。
本文将介绍数据挖掘的理论和应用。
一、数据挖掘的理论1. 数据预处理：数据预处理是指在对数据集进行分析前，进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等处理。
这些处理能够提高数据挖掘算法的效率和准确率。
例如，通过数据清洗可以清除数据中的异常值和缺失值，提高数据的准确性。
2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是指在数据集上进行特点分析和处理的一系列计算方法。
常用的算法有决策树、聚类、神经网络、关联规则等。
这些算法根据不同的数据类型和目的，选用不同的算法和技术，通过反复迭代，得到合适的模型和预测结果。
3. 模型评估和优化：数据挖掘的目的是挖掘出有用的知识和信息，但是，不同的算法会得到不同的预测结果。
如何对不同的模型进行评估和优化，是数据挖掘的一大难点。
评估方法包括交叉验证、准确率、精度、召回率等，通过模型的比较和优化，可以选出最优的模型。
二、数据挖掘的应用1. 金融风控：金融领域是数据挖掘的重要应用领域之一。
通过对用户的行为、交易记录等数据进行分析，可以预测用户的信用风险，提高金融机构的贷款准入率和贷款违约率。
2. 市场营销：在现代市场经济中，市场营销是企业提高市场占有率和定义竞争优势的重要手段之一。
通过对消费者的购买记录、偏好等数据进行分析，可以在理解他们的消费行为的基础上，更好的对他们进行定向营销。
3. 医疗健康：在医疗健康领域，数据挖掘可以应用于医疗保险、疾病诊断、药物治疗等方面。
例如，通过对患者的基因信息、病症、诊断结果等进行分析，可以预测疾病的发生概率和治疗效果。
4. 人工智能：数据挖掘是人工智能的基础，人工智能领域的很多应用都需要大量的数据，并且需要基于数据和模型实现智能决策和行为。
例如，自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
数据挖掘方法论及案例介绍
确定评估对象为非C、R中的用户， 设评估组和参照组。 参照组参照依据为当月T中转网 申请率即{X/T的统计量},即参照组 的准确率为转网申请率； 评估组的选择对象考虑用模型预 测置信度90％以上的用户（丏满足 R的选择条件），其预测准确率为 评估指标。原则上该指标>经验值 即为可接叐的
• 评估分析：使用分析节点，可以 对模型生成准确预测的能力迚行 评估。
v' v A A
A
和
A
分别为A的均值和标准差；
3）小数定标规范化
v' v 10 j
j是使得max（|v’|)<1最小的整数；
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Confidential
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步骤五：算法选择
根据建模场景迚行算法选择：如：描述类有分类规则、聚类分析，预测类有、神经网络、决策树、 时间序列、回归分析、关联分析、贝叶斯网络、偏差检测，评估类有因子分析、主成分分析、数学 公式；并结合数据情况（如离散值、连续值，数据量大小）等选择合适的算法
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其次，清楚数据挖掘建模方法论（ CRISP-DM ）
数据挖掘：需明确数据挖掘目标以及业务需求
需要在业务的基础上，给出可实现的算法
输出数据挖掘具体实斲斱案
输入：数据挖掘目标
业务现状
业务需求
输出：实现算法
实斲斱案
应用斱案
CRISP-DM 模型评估 验证
需求&业务理解
确
建模
定
数据处理
&
理
指标设计
全面性。
常见的一些分析方法
戓略管理
SWOT分析、 PEST分析、 麦肯锡7s分析、五力模型、波士顿矩阵、通用矩阵、平衡计分卡、企业价值链
商务数据挖掘的方法论和实践技巧
商务数据挖掘的方法论和实践技巧随着商务领域的高速发展，数据挖掘技术逐渐成为企业决策的重要工具。
通过挖掘大量的数据，可以让企业更好地了解市场、客户和竞争对手，从而制定出更加有效的商业策略和战略。
本文将介绍商务数据挖掘的方法论和实践技巧，帮助读者更好地应用数据挖掘技术。
一、商务数据挖掘的方法论1.问题定义和目标确定在进行商务数据挖掘之前，首先需要明确问题定义和目标确定。
这包括对企业的商业需求和目标进行分析，以及对数据挖掘问题进行定义和描述。
只有明确了问题和目标，才能有针对性地选择合适的数据挖掘技术，从而达到更好的效果。
2.数据收集和探索数据挖掘的首要任务是收集和探索数据。
要想挖掘出有意义的信息和知识，必须有足够质量和规模的数据。
在数据收集方面，可以通过企业现有的数据库，或者进行网上调查、社交网络分析等方式来获取数据。
在数据探索方面，可以使用聚类分析、主成分分析等数据可视化工具，来发现变量之间的关系和特征。
3.数据预处理和清洗数据预处理和清洗是数据挖掘的必要步骤。
由于企业收集的数据可能会存在一些错误、缺失、噪声等问题，需要进行数据清洗和处理。
这包括数据去重、缺失值填充、异常值剔除等操作。
只有对数据进行预处理和清洗，才能保证数据挖掘的准确性和可信度。
4.特征选择和特征提取在进行商务数据挖掘时，需要对数据进行特征选择和特征提取。
特征选择是挑选重要的变量，排除不相关的变量，以提高模型的准确性和简洁性。
特征提取则是从原始数据中提取有用的特征，以减少维度和复杂度。
这需要根据所选的算法和模型来选择适当的特征选择和特征提取方法。
5.模型选择和评估商务数据挖掘需要选择合适的模型和算法，以实现目标和问题的解决。
选择模型和算法需要根据问题的性质、数据的特征和需求的具体情况来进行分析和比较。
在模型选择完成后，需要对模型进行评估和验证，以保证模型的准确性和可靠性。
二、商务数据挖掘的实践技巧1.多算法比较和选择商务数据挖掘需要使用多种算法和模型，才能得到更加准确的结果。
数据挖掘方法论及实施步骤
数据挖掘⽅法论及实施步骤1、业界数据挖掘⽅法论2、在⼯作中，我们进⾏数据挖掘实施指导⽅法：应⽤建模的⼋步法：业务理解、指标设计、数据提取、数据探索、算法选择、模型评估、模型发布、模型优化步骤⼀：业务理解常见的误区：很多⼈以为不需要事先确定问题和⽬标，只要对数据使⽤数据挖掘技术，然后再对分析挖掘后的结果进⾏寻找和解释，⾃然会找到⼀些以前我们不知道的，有⽤的规律和知识。
过程：业务调研->问题定位->制定⽬标->业务分析步骤⼆：指标设计基于对业务问题的梳理分析，找到合适的分析⽅法或者⽅法论指导模型指标设计，确保指标体系化、全⾯性。
常见的⼀些分析⽅法步骤三：数据提取数据提取确保建模数据的完整性、可⽤性和完整性。
数据提取: 提取建模所需数据数据清洗: 缺失数据处理极值数据处理错误数据处理冗余数据处理数据审核: 数据统计错误审核数据源错误审核数据统计⼝径审核数据集成: 数据挖掘宽表构建步骤四：数据探索数据探索主要涉及两项⼯作：第⼀，进⾏数据检测、分析、验证是否符合指标设计初衷和业务涵义；第⼆，根据建模需要进⾏部分数据的标准化处理，使不同的指标在相同的量纲上进⾏数学运算。
步骤五：算法选择根据建模场景进⾏算法选择：如：描述类有分类规则、聚类分析，预测类有、神经⽹络、决策树、时间序列、回归分析、关联分析、贝叶斯⽹络、偏差检测，评估类有因⼦分析、主成分分析、数学公式；并结合数据情况（如离散值、连续值，数据量⼤⼩）等选择合适的算法。
步骤六：模型评估步骤七：模型发布聚焦业务问题提供端到端的专题解决⽅案；提⾼数据挖掘应⽤的效果和价值；是⼀套端到端、完整的数据挖掘专题解决⽅案、⽽⾮单纯的数据挖掘结果步骤⼋：模型优化模型初期：模型初步构建进⾏模型验证模型上升期：根据模型验证和业务情况进⾏模型优化模型成熟期：模型准确率达到相应精度、稳定成熟引领业务发展模型衰退期：伴随业务的发展模型不再适⽤新的的业务环境，逐步停下脚步。
数据挖掘方法论精品PPT课件
为什么需要数据挖掘方法论?
数据挖掘的实践需要方法论
记录经验的框架
让项目经验可以借鉴和转移
对新用户的指引
证明数据挖掘的成熟度
对于几乎没有数据挖掘背景的人 士，方法论是可靠的而且可以被 复制的
有助于项目计划和管理 不依赖于应用和行业 不依赖于工具
CRISP-DM 概览
1. 项目的资源，数据，硬件和软件的详细清单 2. 要求，前提，约束的详细清单 3. 风险和相应的意外处理计划的详细清单 4. 项目术语表 5. 项目成本收益分析 1. 用业务术语列出目标 2. 用数据挖掘术语列出目标 1. 项目计划，包括时间、资源要求、输入、输出和依赖条件
理解数据
Data
Modelling
另外，它还包括许多统计程序和帮助建模和评估模型表现 的功能.
建立模型 选择建模技术 建立模型
评估模型
内容
建立模型
要素
1. 选择将要使用的建模技术
1. 准备测试和训练集 2. 建立模型 3. 记录模型的参数和选择它们的理由
1. 模型结果的总结,包括模型的质量和精确度，以及和其 它模型的比较
2. 如果需要的话，修正参数设置和重新建立模型
1. 值分析 – NULL值, 非NULL值, 唯一值, blank值的数量 2. 频次分析 – 确定每个值出现的频次 3. 统计分析 – 计算数据的统计信息 4. 柱状图分析 – 生成柱状图展示轮廓 5. 散点图、相关矩阵、交叠分析。。。
检查数据质量
这几个功能在描述性统计模块的数据探索（Data explorer)中 可以找到
Data
Modelling Modelling / Evaluation
数据挖掘方法论(SEMMA)
SAS数据挖掘方法论─SEMMA(2009-07-20 21:15:48)Sample ─数据取样Explore ─数据特征探索、分析和予处理Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择Model ─模型的研发、知识的发现Assess ─模型和知识的综合解释和评价Sample──数据取样当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。
这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。
通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。
通过数据取样，要把好数据的质量关。
在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。
因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。
若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。
若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。
再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法：如果你是要进行过程的观察、控制，这时你可进行随机取样，然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。
SAS不仅支持这一取样过程，而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。
若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时，必须获得在足够广泛范围变化的数据，以使其有代表性。
你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。
唯此，才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。
利用它支持你进行决策才是真正有效的，并能使企业进一步获得技术、经济效益。
Explore──数据特征探索、分析和予处理前面所叙述的数据取样，多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。
数据挖掘最常见的十种方法
数据挖掘最常见的十种方法下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下）1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。
距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。
记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。
另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。
较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。
此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。
其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。
举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。
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上线发布
数据准备
•创建数据挖掘环境 •检查和校验数据 •准备数据
循环往复的挖掘过程
探索 抽样
评估
修改 建模
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6
数据准备
§ 预备需求 - 确认业务问题 - 挖掘的目标变量（如果有）
§ 交付物 - 数据挖掘变量列表 - 数据集
§ 任务 - 创建数据挖掘环境 - 检查和校验数据 - 准备数据
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信息分析的一般流程 CRISP-DM方法论
§ 包括六个阶段：
- 商业理解 (Business understanding) - 数据理解 (Data understanding) - 数据准备 (Data preparation) - 建立模型 (Modeling) - 模型评估 (Evaluation) - 模型发布 (Deployment)
§ 模型发布 (Deployment） - 把数据挖掘模型的结果送到相应的管理人员手中 - 对模型进行日常的监测和维护 - 定期更新数据挖掘模型
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信息分析的一般流程 CRISP-DM方法论
§ 打个比方，譬如炒菜待客， - 商业理解就是了解顾客的口味； - 数据理解则是熟悉每一样原料可以炒什么菜； - 数据准备则是根据顾客的口味和厨师的经验，配菜、择菜和洗菜； - 而建模就全靠大厨炒菜的水平； - 到了评估阶段就是顾客品尝； - 如果满意则到了最后的阶段，作为招牌菜发布推广。
§ 数据准备 (Data Preparation) - 选择数据 - 清理数据 - 对数据进行重建 - 调整数据格式使之适合建模
§ 建立模型 (Modeling) - 对各个模型进行评价 - 选择数据挖掘模型 - 建立模型
§ 模型评估 (Evaluation) - 评估数据挖掘的结果 - 对整个数据挖掘过程的前面步骤进行评估 - 确定下一步怎么办？是发布模型？还是对数据挖 掘过程进行进一步的调整，产生新的模型
数据挖掘方法论
Sunstone Zhang (张磊博士)
@张磊IDMer
信息分析的一般流程 CRISP-DM方法论 § 在业界，CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data
Mining）是公认的、较有影响的方法论。 § CRISP-DM起源于1996年，当时NCR、Clementine（1998年为SPSS收
循环往复的挖掘过程
探索 抽样
评估
修改 建模
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8
上线发布
§ 预备需求
- 可投入生产环境的模型 - 严密的模型评估
§ 交付物
- 业务报告 - 上线的模型 - 模型维护计划 - 业务流程报告
§ 任务
- 模型集成的架构设计 - 生成管理和业务报告 - 生成评分数据 - 把模型应用于生产
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SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
环境评估
数据准备
检视与评价 上线发布
循环往复的挖掘过程
探索 抽样
评估
修改 建模
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信息分析的一般流程 SAS SEMMA数据挖掘方法论
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SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
环境评估
数据准备
检视与评价
上线发布
•模型集成的架构设计 •生成管理和业务报告 •生成评分数据 •把模型应用于生产
数据挖掘项目 实施方法论
循环往复的挖掘过程
探索 抽样
评估
修改 建模
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数据挖掘项目的成功要素
§ 合理确定项目范围－明确、可行 § 与业务目标紧密结合 § 保证良好的数据质量 § 挖掘人员和业务专家能真正了解业务、挖掘产品、业务目标 § 一定要纳入IT部门和业务部门 § 分阶段实施，叠代式进行 § 管理层的支持
§ 数据挖掘的过程就是客户空腹而来，满意而归的完整的服务过程
§ 在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估 并不是直线式的，而是多次反复、多次调整、否定之否定的螺旋上升的 过程。
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信息分析的一般流程 SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
环境评估
数据准备
检视 上线发布
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信息分析的一般流程 CRISP-DM方法论
§ 商业理解 (Business Understanding) - 找问题－确定商业目标 - 对现有资源的评估 - 确定问题是否能够通过数据挖掘来解决 - 确定数据挖掘的目标 - 制定数据挖掘计划
§ 数据理解 (Data Understanding) - 确定数据挖掘所需要的数据 - 对数据进行描述 - 数据的初步探索 - 检查数据的质量
§ 任务 - 考察业务情况 - 提出业务问题 - 考察数据可用性 - 制定业务计划 - 选择数据挖掘方法
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SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
环境评估
•评估数据环境 •评估企业可操作性 •评估IT环境 •选择软硬件环境 •规划实施体系结构
检视与评价
上线发布
数据准备
循环往复的挖掘过程
探索 抽样
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THE END
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10
SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
检视与评价
•检视模型的应用效果 •检视投资回报 •检视模型的性能
上线发布
程
探索 抽样
评估
修改 建模
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9
检视与评价
§ 预备需求 - 上线的模型
§ 交付物 - 数据挖掘检视报告
§ 任务 - 检视模型的应用效果 - 检视投资回报 - 检视模型的性能
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SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
§考察业务情况 §提出业务问题 §考察数据可用性 §制定业务计划 §选择数据挖掘方法
检视与评价
环境评估
上线发布
数据准备
循环往复的挖掘过程
探索
抽样 评估
修改 建模
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定义业务问题
§ 预备需求 - 必需了解在哪些方面需要决策支持
§ 交付物 - 明确的业务问题 - 业务改善计划
评估
修改 建模
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环境评估
§ 预备需求 - 业务问题 - 挖掘的目标变量（如果有）
§ 交付物 - 项目实施计划
§ 任务 - 评估数据环境 - 评估企业可操作性 - 评估IT环境 - 选择软硬件环境 - 规划实施体系结构
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SAS数据挖掘项目实施方法论
定义业务问题
环境评估
检视与评价
购）、OHRA和Daimler-Benz（现为Daimler-Chrysler）的联合项目组正 在为Daimler-Benz实施DM项目。一年后，CRISP-DM兴趣小组正式成立。 2000年，CRISP-DM 1.0版正式推出。 § CRISP-DM强调，数据挖掘不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据 分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践 检验的完整过程。