大数据之数据挖掘技术
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指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。
它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。
在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。
这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。
2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。
它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。
例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。
3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。
它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。
例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。
4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。
它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。
例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。
5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。
它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。
例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。
以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。
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分析大量数据来发现隐藏模式、关联和趋势的过程。
它利用各种算法和技术，从结构化和非结构化数据中提取有价值的信息，以匡助企业做出更明智的决策和预测未来的趋势。
在大数据挖掘中，有许多不同的方法可以使用，下面将介绍其中一些常见的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关系的方法。
它通过分析数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据中的潜在关联。
例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来发现购买某种商品的顾客也倾向于购买其他商品。
2. 分类：分类是一种将数据分为不同类别的方法。
它通过学习已知类别的样本来构建一个分类模型，然后使用该模型对新的未知样本进行分类。
例如，银行可以使用分类方法来判断一个客户是否具有信用风险。
3. 聚类：聚类是一种将数据分成不同组的方法，每一个组内的数据具有相似的特征。
聚类算法通过计算数据点之间的相似性来确定数据的分组。
例如，市场营销人员可以使用聚类方法将顾客分成不同的群组，以便更好地定制营销策略。
4. 预测建模：预测建模是一种使用历史数据来预测未来趋势的方法。
它通过构建一个数学模型来预测未来的结果。
例如，保险公司可以使用预测建模来预测一个人是否会发生车祸。
5. 异常检测：异常检测是一种识别与正常模式不符的数据点的方法。
它通过比较数据点与正常模式的差异来确定是否存在异常。
例如，银行可以使用异常检测来检测信用卡欺诈行为。
6. 文本挖掘：文本挖掘是一种从大量文本数据中提取实用信息的方法。
它可以识别文本中的关键词、主题和情感等内容。
例如，社交媒体公司可以使用文本挖掘来分析用户的评论和反馈。
以上只是大数据挖掘中的一些常见方法，实际应用中还有许多其他方法和技术。
选择适当的方法取决于数据的性质和挖掘的目标。
在实际应用中，还需要考虑数据的质量、算法的效率和模型的准确性等因素。
总结起来，大数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式和趋势的方法。
数据挖掘技术在大数据分析中的应用
数据挖掘技术在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据量也越来越庞大，这就促使了数据挖掘技术的快速崛起。
数据挖掘技术是指从数据库中获取信息并进行分析、挖掘出有用的信息的过程。
在大数据分析中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述数据挖掘技术在大数据分析中的应用。
一、数据挖掘技术与大数据分析数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有意义的信息，这些信息可以是隐含的、未知的或者新颖的。
而大数据分析是从海量数据中提取有效信息的过程，它可以使企业或组织更好地决策和实现业务目标。
数据挖掘技术和大数据分析有很大的关联，数据挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术手段。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用1.决策树决策树算法是数据挖掘中常用的一种分类算法，可以帮助企业或组织快速分析数据并做出决策。
例如，在金融领域，银行可以根据客户的数据（如年龄、职业、收入等）构建决策树，预测客户是否会逾期还款，从而及时采取措施，减少损失。
2.聚类聚类是将相似对象分组的过程，该过程可以帮助企业或组织快速分析客户群体和商品类型，挖掘出其中的规律和特点。
例如，在电商领域，企业可以通过聚类算法将消费者分为不同的群体，然后根据不同群体的喜好和偏好，向不同群体推荐不同的商品，从而提高销售额。
3.关联分析关联分析是指在数据集中挖掘高度相关的数据，以发现数据集中的规律和关系。
例如，在零售行业，企业可以对销售数据进行关联分析，挖掘出商品之间的关联性，以便更好地制定促销策略。
4.文本挖掘文本挖掘可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，并提取出其中的有用信息。
例如，在舆情分析中，可以通过文本挖掘技术快速分析大量的新闻和社交媒体数据，并了解公众对某一事件或话题的态度和看法。
三、数据挖掘技术在大数据分析中的优势1.快速准确大数据分析通常需要处理海量数据，使用传统的手动方法处理数据耗时费力且容易出错。
数据挖掘技术可以通过算法迅速地对海量数据进行处理，准确地提取出有用的信息。
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分析大量数据，发现其中隐藏的模式、关联和趋势的过程。
它是从大数据中提取有价值信息的一种技术手段，广泛应用于商业、科学研究、社会分析等领域。
本文将介绍数据挖掘的方法，并详细解释每种方法的原理和应用。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的频繁项集，找出这些项集之间的关联规则。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法通过逐层增加项集的长度，从而找到频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法通过构建FP树，减少了搜索频繁项集的次数，提高了挖掘效率。
关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统和生物信息学等领域有着广泛的应用。
2. 分类分类是一种通过构建模型来预测数据的类别的方法。
它通过学习已有的标记数据集，构建分类器，并将未标记数据集中的样本分类到相应的类别中。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
决策树通过树结构表示分类规则，简单易懂，适合于处理具有离散属性的数据。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设属性之间相互独立，适合于文本分类等领域。
支持向量机通过构建超平面将数据分为不同的类别，适合于处理线性可分和非线性可分的数据。
神经网络摹拟人脑神经元的工作原理，可以处理复杂的非线性问题。
分类在垃圾邮件过滤、疾病诊断和信用评估等方面有着广泛的应用。
3. 聚类聚类是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的方法。
与分类不同，聚类是无监督学习的一种形式，不需要预先标记数据集。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类通过迭代优化样本与聚类中心之间的距离，将样本划分到距离最近的聚类中心所代表的类别中。
层次聚类通过计算样本间的相似度，将相似度高的样本划分到同一个类别中。
密度聚类通过计算样本的密度，将样本划分到高密度区域所代表的类别中。
聚类在市场细分、社交网络分析和图象分析等方面有着广泛的应用。
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指通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、关联和规律，从而提取有价值的信息和知识的过程。
在大数据时代，数据挖掘成为了一种重要的技术手段，可以帮助企业和组织发现商业机会、优化决策、改进运营等。
数据挖掘的方法有很多，下面将介绍几种常见的方法。
1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是通过分析数据集中的项集之间的关联关系，发现其中的规律和模式。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
例如，通过分析超市的购物数据，我们可以发现“购买尿布的顾客也会购买啤酒”的关联规则，进而可以采取相应的营销策略。
2. 分类与预测：分类与预测是通过对已知数据集进行学习，构建模型，然后对未知数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，通过分析客户的个人信息和购买记录，我们可以构建一个客户分类模型，根据新客户的信息预测其可能的购买行为。
3. 聚类分析：聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别，使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。
常用的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
例如，通过对用户的行为数据进行聚类分析，我们可以发现不同类型的用户群体，为精准营销提供依据。
4. 异常检测：异常检测是通过分析数据集中的异常值，发现其中的异常模式和趋势。
常用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。
例如，在金融领域，通过对交易数据进行异常检测，可以及时发现欺诈行为。
5. 文本挖掘：文本挖掘是通过对大量的文本数据进行分析和挖掘，提取其中的主题、情感、关键词等信息。
常用的文本挖掘算法有词频统计、主题模型、情感分析等。
例如，通过对社交媒体上的用户评论进行情感分析，可以了解用户对产品或服务的满意度。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘大数据和数据挖掘是当今信息时代中非常重要的技术和概念。
随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大量的数据被不断产生和积累，如何从这些海量的数据中获取有用的信息和知识成为了一个重要的课题。
大数据和数据挖掘技术的应用可以帮助企业和组织发现潜在的商业机会，改进决策过程，提高工作效率，增加竞争力。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、类型多样且生成速度快的数据集合。
它具有以下几个特点：1. 规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量，远远超过了传统数据库处理的能力。
2. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
3. 生成速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地处理和分析。
二、数据挖掘的定义和应用数据挖掘是从大数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。
通过数据挖掘技术，可以从大数据中提取出有用的信息和知识，用于决策支持、市场营销、风险管理等方面。
以下是数据挖掘的一些常见应用：1. 市场营销：通过分析大数据中的消费者行为和偏好，可以帮助企业制定更精准的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
2. 风险管理：通过分析大数据中的风险因素和预警信号，可以帮助金融机构和保险公司预测和防范风险，保护客户利益。
3. 健康医疗：通过分析大数据中的医疗记录和生物信息，可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高医疗效果。
4. 智能交通：通过分析大数据中的交通流量和交通事故数据，可以帮助交通管理部门优化交通流动，减少拥堵和事故发生。
三、大数据与数据挖掘的技术和工具大数据和数据挖掘涉及到许多技术和工具，下面介绍一些常见的技术和工具：1. 数据采集和清洗：大数据的第一步是采集和清洗数据，以确保数据的质量和完整性。
常用的数据采集工具包括网络爬虫和传感器技术，数据清洗工具包括数据清洗软件和算法。
2. 数据存储和管理：大数据需要存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的处理和分析。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法概述：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的有用信息和模式的过程。
大数据挖掘是在大规模数据集上进行数据挖掘的一种技术。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和预测算法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
通过分析数据集中的项集，可以找到经常同时出现的项之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物篮分析等场景。
例如，在超市购物数据中，我们可以通过关联规则挖掘发现“牛奶”和“面包”经常一起购买。
二、分类算法分类算法是一种根据已有的数据集对新数据进行分类的方法。
通过对已有数据集进行学习，分类算法可以建立一个分类模型，然后使用该模型对新数据进行分类。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在电子邮件分类中，我们可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集中的对象分成不同组的方法。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或距离，将相似的对象分为同一组。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法等。
例如，在市场细分中，我们可以使用聚类算法将顾客分成不同的群体，以便进行精准营销。
四、预测算法预测算法是一种根据已有的数据集对未来数据进行预测的方法。
预测算法通过分析已有数据的趋势和规律，建立一个预测模型，然后使用该模型对未来数据进行预测。
常用的预测算法包括线性回归、时间序列分析等。
例如，在销售预测中，我们可以使用预测算法对未来的销售额进行预测。
五、数据挖掘流程数据挖掘的方法通常包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集和清洗原始数据，包括去除重复数据、处理缺失值等。
2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，排除无关特征，以提高模型的准确性和效率。
3. 数据变换：对数据进行变换，以满足模型的要求，如对连续变量进行离散化、标准化等。
4. 模型选择：选择合适的数据挖掘方法和算法，根据具体问题进行选择。
大数据分析的挖掘技术
大数据分析的挖掘技术随着信息技术的快速发展，数据量的急剧增加，从而带来了大数据时代。
大数据这一概念最早出现于 2008 年，一直到今天，它已经成为了各行各业的热门话题。
在传统的数据处理方式已经不能满足需求的情况下，大数据分析的挖掘技术正变得越来越重要。
本文将探讨大数据分析的挖掘技术。
一、大数据分析简介大数据分析是指对数据进行收集、管理、处理、分析和应用的一系列方法和技术，目的是将数据转化为有价值的信息。
大数据分析包含数据挖掘、数据分析、可视化和数据科学等领域。
其目的是通过分析数据，挖掘出数据背后的价值，帮助企业做出决策，提高效率和盈利能力。
二、大数据挖掘技术大数据挖掘技术是大数据分析中最为重要的部分。
它是通过对大数据进行分析和挖掘，从而发现潜在的关系和模式。
大数据挖掘技术包含以下几个方面的内容。
1. 数据预处理在挖掘大数据前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理主要是对数据进行清洗、分类、规范化等处理，以保证数据的准确性和完整性。
对大数据的预处理工作可以帮助我们更好地理解数据，从而更好地进行数据挖掘分析。
2. 数据探索在挖掘大数据前，我们需要对数据进行探索，发现数据中的潜在的关系和模式。
数据探索主要是通过可视化方式呈现数据，发现数据中的规律和趋势，从而更好地进行数据挖掘分析。
3. 数据建模数据建模是大数据挖掘的重要步骤。
它是通过建立数据模型，描述数据中的关系和规律。
数据建模可以帮助我们更好地理解数据，从而更好地进行数据挖掘分析。
4. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘的核心技术。
常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
不同的数据挖掘算法适用于不同的数据类型和数据结构，通过对数据进行合理的算法选择，可以更好地进行数据挖掘分析。
三、大数据分析的应用场景大数据分析的应用场景非常广泛，几乎涉及到了各个领域。
以下是大数据分析的应用场景的几个典型例子。
1. 金融行业金融行业是大数据分析的一个重要应用领域。
大数据分析的数据挖掘技术和方法
大数据分析的数据挖掘技术和方法近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘技术的研究和应用已经成为一个热门的话题。
大数据分析技术已经被广泛应用于商业、医疗、能源、交通等诸多领域，并取得了良好的应用效果。
本文将聚焦于大数据分析的数据挖掘技术和方法，探讨其优点、技术路线和应用场景，并尝试提出一些问题和展望。
一、数据挖掘技术和方法概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有效信息的过程，是一种基于数据驱动的分析技术。
它通过设计合适的算法和模型，从海量数据中找出数据之间的联系和规律，以支持决策制定、商业预测、产品设计等企业和组织的决策活动。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测和异常检测等方法。
具体来说，常用的数据挖掘技术有：决策树分析、聚类分析、关联规则分析、预测模型和异常检测等。
这些技术的目的都是为了从数据集合中挖掘出对决策和业务有用的信息。
二、大数据分析的技术路线大数据分析的过程主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个阶段。
其中，数据采集是指从不同的来源获取数据，包括内部系统数据和外部数据，数据需求会议对数据的采集提出了要求。
数据处理阶段主要针对采集到的数据进行去重、清洗、预处理等处理，以保证数据的完整性和准确性。
数据分析阶段则是将处理后的数据应用于数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等算法和模型，从而挖掘有价值的信息。
通常情况下，大数据分析的技术路线从数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据建模、数据可视化六个方面展开。
在这六个方面，数据挖掘、数据建模和数据可视化是大数据分析中的重要环节。
三、大数据分析的应用场景大数据分析技术具有很强的灵活性和适应性，广泛应用于金融、医疗、电子商务、保险、物流等领域。
以金融领域为例，数据挖掘技术能够通过对各类金融数据的挖掘和分析，对股票价格、汇率波动、基金收益等进行预测，帮助投资者实现理财增值。
在医疗领域，大数据分析技术可以运用在疾病预测、诊断和治疗等领域，为医生提供科学的治疗建议。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘技术在大数据时代，数据挖掘技术正变得越来越重要。
数据挖掘是一种从大规模数据集中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
它可以帮助企业和组织发现有价值的信息，以便做出更明智的决策和预测。
数据挖掘技术包括多个步骤，从数据收集和清洗开始，到特征选择和模型构建，最后到模型评估和结果解释。
下面将详细介绍每个步骤的内容和要求。
1. 数据收集和清洗在数据挖掘的第一步，需要收集相关的数据集。
数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、传感器等。
收集到的数据可能包含缺失值、异常值和噪声，因此需要进行数据清洗。
数据清洗的目标是去除无效数据，填补缺失值，平滑异常值，并将数据转换为适合挖掘的格式。
2. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是一个关键的步骤。
它的目标是从大量的特征中选择出最相关和最有用的特征。
特征选择可以帮助减少数据维度，提高模型的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
3. 模型构建在数据挖掘中，模型构建是一个重要的步骤。
它涉及选择适当的算法和模型来分析数据集，并根据数据特征和目标制定合适的建模策略。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
在模型构建过程中，需要根据数据集的特点进行参数调优和模型训练。
4. 模型评估在数据挖掘中，模型评估是一个关键的步骤。
它的目标是评估模型的性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过模型评估，可以了解模型在不同情况下的表现，并对模型进行改进和优化。
5. 结果解释在数据挖掘中，结果解释是一个重要的步骤。
它的目标是解释和理解挖掘结果，并将其转化为有用的知识和行动建议。
结果解释可以通过可视化、报告和讨论等方式进行。
通过结果解释，可以帮助企业和组织更好地理解数据，并做出相应的决策。
总结：数据挖掘技术在大数据时代具有重要的意义。
它可以帮助企业和组织从海量数据中挖掘出有价值的信息，并做出更明智的决策和预测。
数据挖掘的步骤包括数据收集和清洗、特征选择、模型构建、模型评估和结果解释。
大数据分析中常用的数据挖掘技术
大数据分析中常用的数据挖掘技术随着互联网和物联网的迅猛发展，数据已成为了当今社会最有价值的资产之一。
其中，大数据是指数据量大、类型多、处理复杂的数据集合，由于数据量的增加和多样性的提高，对于数据的分析和挖掘也提出了更高的要求。
数据挖掘技术是一种根据数据特征和规律来获取潜在信息的技术，是大数据分析中不可或缺的一部分。
本文将介绍大数据分析中常用的数据挖掘技术。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最为常见的算法之一，它主要是通过预测样本的分类标签来识别新的数据集。
分类算法可分为有监督和无监督两种，其中有监督分类算法需要预先准备好标签样本，然后通过对已知标签样本的学习来预测未知标签样本的类别。
其中常见的有监督分类算法有决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等。
无监督分类算法是在没有样本标签的情况下，通过对数据分布的特殊特征和相似性进行聚类，将数据集中的数据点分组为不同的类别，并发掘数据中的隐藏属性和特征。
其中常见的无监督分类算法有 K-means 聚类、层次聚类、DBSCAN 聚类。
分类算法在产品推荐、用户行为分析、舆情分析等方面的应用越来越广泛。
二、关联规则关联规则是一种用于发现数据间的相关性的技术。
它通过在数据集中发现不同的数据项之间的频繁出现来推断他们之间的联系。
关联规则可以用于分析市场营销、销售趋势预测、交易模式发现等方面，利用关联规则可以分析出顾客购物习惯、购买行为、购买的商品等。
常见的关联规则算法有 Apriori、FP-tree 算法等。
三、异常检测数据中的异常点通常表示不正确的数据或者不符合预期的数据，它与其他数据之间存在一定的偏差。
异常检测就是用来找出这些异常点，通过对这些点进行分析和处理，可以消除数据中的噪音影响，提高数据分析的精度。
异常检测可用于金融欺诈检测、安全攻击检测、故障预警等方面。
常见的异常检测算法有 Isolation Forest、Local Outlier Factor 等。
大数据时代下的数据分析与挖掘技术
大数据时代下的数据分析与挖掘技术在当今的大数据时代，数据不再是一种简单的数字，而是一种无限的可能。
它可以被应用于各个不同领域，包括医疗保健、市场营销、金融、物流管理等。
而数据分析与挖掘技术成为了大数据时代中最重要且不可少的领域。
数据分析和挖掘技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时人们开始探索如何从数据中提取更多有用的信息。
现在，随着技术的进步和数据量的增加，数据分析和挖掘技术已经成为了大数据时代中最为热门的行业之一。
它应用于各个领域，以发掘数据中的信息为目标，提高企业的生产效率，降低成本，提高盈利，促进企业持续发展。
一、大数据时代下的数据分析技术在大数据的基础上，数据分析技术不断发展，如文本分析、模式识别、数据挖掘等技术应运而生。
在企业管理和商业领域，数据分析可以帮助企业进行更为精准的经营决策，从而提高企业的效率和效益。
在医疗保健领域，数据分析可以帮助医生提前预判患者疾病的可能性，为患者提供更为个性化的治疗方案。
在金融领域，数据分析则可以用来对股票市场和投资风险进行预测和分析，从而帮助投资者更好地制定投资策略。
数据分析技术的发展还包括深度学习、神经网络、自然语言处理等技术的交叉应用。
这些技术的应用可以赋予计算机更强大的识别和理解能力，从而让计算机在数据分析中能够扮演更为重要和精确的角色。
二、大数据时代下的数据挖掘技术数据挖掘是数据分析技术的一种重要应用。
它可以通过对数据、算法和模型的整合，发掘数据中那些人类并不容易发现的模式和信息。
数据挖掘技术的应用广泛，包括市场营销、医疗保健、金融等领域。
在市场营销领域，数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据、购买记录和消费习惯等数据，预测用户未来的购买行为，提高企业的市场竞争力。
在医疗保健领域，数据挖掘技术可以用来识别患者体内异常因素，预测疾病发展的可能性，提前发现并防范患者的疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术则可以从股票市场的数据中发现潜在的投资机会和风险，为投资者提供更多的投资信心和保障。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘概述：大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要领域，它们的应用范围广泛，包括商业、医疗、金融等多个领域。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的概念、应用、技术和未来发展趋势。
一、概念：1. 大数据：大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行管理、处理和分析。
大数据的特点包括“3V”：数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。
2. 数据挖掘：数据挖掘是从大数据中发现并提取出实用的信息和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过分析数据集中的模式、关联和趋势，揭示数据暗地里的规律和价值。
二、应用：1. 商业领域：大数据与数据挖掘在商业领域的应用非常广泛。
例如，通过分析消费者的购买历史和行为模式，企业可以进行精准的市场定位和个性化推荐，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理、供应链优化和运营效率提升等方面的工作。
2. 医疗领域：大数据与数据挖掘在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病预测、诊断和治疗方案选择。
通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像和基因数据等，可以提高医疗决策的准确性和效率，改善患者的治疗效果和生存率。
3. 金融领域：在金融领域，大数据与数据挖掘可以匡助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录和行为模式，可以识别出潜在的风险和异常行为，保护客户的资金安全和金融市场的稳定。
三、技术：1. 数据采集与存储：大数据的处理首先需要进行数据的采集和存储。
常用的数据采集方式包括传感器、社交媒体、日志文件等，而数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式文件系统等。
2. 数据清洗与预处理：由于大数据的来源多样和规模庞大，数据中往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
因此，在进行数据挖掘之前，需要进行数据清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值和处理异常值等。
3. 数据分析与建模：数据分析和建模是数据挖掘的核心环节。
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指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息和模式的过程。
在大数据时代，数据挖掘成为了一项重要的技术，可以帮助企业和组织从海量数据中提取有用的知识，做出更好的决策。
数据挖掘的方法有多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 聚类分析聚类分析是将相似的数据对象归为一类的过程。
通过对数据进行聚类，可以发现数据之间的相似性和差异性，帮助我们理解数据的结构和特征。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
例如，某电商公司想要了解其用户的购买行为，可以通过聚类分析将用户分成不同的群组，比如高价值用户群组、低价值用户群组等，以便有针对性地进行市场推广和客户管理。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中项之间的关联关系的过程。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中的潜在关联性，帮助我们了解数据中的相关性和依赖性。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
例如，某超市想要了解顾客的购买习惯，可以通过关联规则挖掘发现哪些商品之间有较强的关联性，比如牛奶和面包的购买关联度较高，可以根据这些关联规则进行商品陈列和促销策略的调整。
3. 分类与预测分类与预测是根据已有的数据样本，构建分类模型或预测模型，对新的数据进行分类或预测的过程。
通过分类与预测，可以将数据分为不同的类别或者预测未来的趋势和结果。
常用的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，某银行想要根据客户的个人信息和历史行为预测其信用风险，可以通过分类与预测的方法建立信用评分模型，对新的客户进行信用评估。
4. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
通过文本挖掘，可以帮助我们理解文本的主题、情感和关系等。
常用的文本挖掘方法有词频统计、情感分析、主题模型等。
例如，某新闻网站想要了解用户对某篇新闻的情感倾向，可以通过文本挖掘的方法对用户的评论进行情感分析，得出用户对该新闻的正面、负面或中性评价。
数据挖掘技术与大数据应用
数据挖掘技术与大数据应用导言随着信息技术的不断发展，数据的规模越来越大，数据处理和管理变得越来越重要。
数据挖掘技术和大数据应用是在面对海量数据时必不可少的技术手段。
本文将探讨数据挖掘技术和大数据应用的相关问题。
一、数据挖掘技术的概念和特点数据挖掘技术是指在大量数据中自动抽取未知、隐含的、有用的、可理解的模式和规律的过程。
数据挖掘技术的特点包括以下几个方面：1. 自动化：数据挖掘技术是一种自动化的技术，数据挖掘工具可以自动地从数据中抽取模式和规律。
2. 巨大数据集：数据挖掘技术通常应用于大规模数据集，这些数据集可能包含数百万条以上的记录。
3. 多学科性：数据挖掘技术涉及多个学科领域，包括计算机科学、统计学、数学、模式识别等。
4. 面向应用：数据挖掘技术主要用于为某个应用领域提供方法和技术支持。
目前，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电信、航空、电子商务等领域。
二、数据挖掘技术的主要方法数据挖掘技术的主要方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
1. 分类分类是对数据的一个预测性建模过程，它是将数据分成已知类别的训练集和未知类别的测试集，然后训练出一个分类器，用于对未知数据进行分类。
2. 聚类聚类是将一组对象划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。
聚类可以帮助找出数据集中的组织和关系，用于数据的探索性分析。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中大量常见结构的技术，常用于数据挖掘应用中的商品销售数据。
4. 时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行分析，它主要用于分析数据随时间的变化趋势。
三、大数据应用随着物联网、移动互联网、云计算等技术和应用的广泛应用，大量数据被产生和收集，而如何将这些数据应用于实践成为一个重要的课题。
1. 金融领域的应用在金融领域，大数据应用主要用于风险管理、投资决策、业务流程优化等方面。
例如，根据大数据分析结果进行交易决策以及欺诈检测等。
2. 医疗领域的应用在医疗领域，大数据应用主要用于研究疾病、提高医疗质量、降低医疗费用等方面。
大数据与数据挖掘技术
大数据与数据挖掘技术在当今数字化信息时代，数据已经成为人类生产和生活中必不可少的资源，如何高效地管理、分析和利用数据，已成为各行各业的共同难题。
而大数据和数据挖掘技术正是应运而生、为我们带来解决方案的重要工具之一。
一、大数据与数据挖掘技术的概念所谓大数据，是指数据量巨大、复杂性高、处理速度快的数据集合。
它来自于各种领域，包括社交媒体、金融、医疗和生产等等。
当代的科技快速发展使人类在海量数据的储存和处理方面取得了巨大的成功，然而数据的处理和分析方式却需要新的思维方式和工具来支撑。
数据挖掘技术，一种系统的、完整的数据处理方法，是从数据中自动获取隐含在其中的信息和知识，并利用这些信息和知识来支持决策、优化业务流程、提高效率、盈利和市场竞争力等方面的工具。
数据挖掘具有多种数据处理技术，使用计算机系统可以自动地识别规律或模式，用于预测未来趋势或挖掘过去的数据，这样的能力使这种技术得到了广泛关注。
二、大数据和数据挖掘技术的应用大数据和数据挖掘技术已被广泛应用于各个领域，特别是商业和金融领域。
一方面，大数据和数据挖掘技术可以大大提高企业的产品品质、市场营销和运营效率。
另一方面，也可以帮助企业减少经验决策所带来的风险和损失。
在市场营销方面，大数据可用于货物和服务的推销，服务和销售的分析，行业趋势分析和品牌定位。
由于大数据技术的强大支持，企业可以更好地根据市场需求，定位和提供更好的产品和服务。
在金融领域，大数据技术可以在金融风险管理、信用评级、投资策略、证券交易、保险理赔等方面发挥作用。
随着越来越多的消费者选择在线支付，大数据技术可以在反欺诈和反洗钱方面帮助银行和信用卡公司识别和防止欺诈。
在医疗领域，大数据可以用于确定患者的病例和病情，以及为患者提供更好的治疗方案。
例如，使用大数据分析技术，医疗系统可以研究更多患者的数据以及其药物治疗的效果，从而寻找并开发新的药物和治疗方法，进一步提高了医疗水平和患者护理体系。
三、大数据和数据挖掘技术的未来发展大数据和数据挖掘技术已经成为数字化信息时代不可或缺的一部分。
大数据分析和挖掘的方法和技术
大数据分析和挖掘的方法和技术大数据分析和挖掘是指利用大数据的数据量、多样性和复杂性，通过应用先进的技术和方法来提取有用的信息和知识的过程。
大数据分析和挖掘可以帮助企业和机构在决策、市场营销、产品研发等方面获取更准确、全面的数据支持，从而实现更高效的运营和增长。
下面我将介绍一些常用的大数据分析和挖掘的方法和技术。
1.数据预处理：大数据通常包含大量的噪音、缺失值和异常值，数据预处理是数据挖掘的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗可以用于剔除无效的数据和修复错误的数据；数据集成可以将来自不同源的数据进行整合；数据变换可以将数据进行聚集、归一化或离散化等处理；数据规约是通过降低数据维度和数据压缩等方式减少数据量。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关系模式，常见的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
关联规则挖掘可以应用于购物篮分析、交叉销售推荐等场景。
例如，通过挖掘购物篮中的关联规则，超市可以了解商品之间的关联关系，从而制定更为有效的促销策略。
3.分类和预测：分类和预测是根据历史数据构建模型，并将模型应用于新数据进行预测或分类。
分类是将数据分为不同的类别，而预测是根据历史数据推测未来的趋势。
常见的分类和预测算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和神经网络等。
分类和预测可以应用于信用评估、风险预测等领域。
4. 聚类分析：聚类分析是将相似的对象归到同一类别中，不相似的对象归到不同的类别中。
聚类分析可以帮助企业发现市场细分和用户群体特征等信息。
常见的聚类算法有K-means、DBSCAN和层次聚类等。
5.文本挖掘：文本挖掘是从大规模文本数据中发现有用的信息和知识。
常见的文本挖掘任务包括文本分类、情感分析和实体识别等。
文本挖掘可以帮助企业分析用户评论、舆情信息等，从而做出更有针对性的决策。
6.时间序列分析：时间序列分析是对随时间变化的数据进行预测和分析，常用于股票预测、天气预测等领域。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要技术领域，它们的应用范围广泛，对于企业决策、市场分析、个性化推荐等方面都具有重要意义。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的定义、应用、技术和发展趋势。
一、大数据与数据挖掘的定义大数据是指规模庞大、种类繁多且速度快的数据集合，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析。
数据挖掘是从大数据中发现隐藏在其中的模式、关联和趋势的过程。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程、提高决策效果。
二、大数据与数据挖掘的应用1. 企业决策支持：大数据与数据挖掘可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供准确的数据支持。
例如，通过分析销售数据和市场趋势，企业可以预测产品需求、制定合理的定价策略和优化供应链管理。
2. 市场分析与营销：大数据与数据挖掘可以帮助企业了解消费者的需求、喜好和购买行为，从而制定精准的市场营销策略。
例如，通过分析社交媒体数据和用户行为数据，企业可以实现个性化推荐和精准广告投放，提高营销效果。
3. 金融风控：大数据与数据挖掘在金融领域的应用尤为重要。
通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以发现异常交易和欺诈行为，提高风险控制能力。
同时，数据挖掘还可以帮助银行和保险公司进行客户信用评估和风险预测，提供更好的金融服务。
4. 医疗健康：大数据与数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。
通过分析大量的病历数据和基因组数据，可以发现疾病的风险因素和潜在治疗方案，提供个性化的医疗服务。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配和病房管理，提高医疗效率。
三、大数据与数据挖掘的技术1. 数据采集与清洗：大数据分析的第一步是采集和清洗数据。
数据可以来自各种渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在采集和清洗过程中，需要注意数据的完整性、准确性和一致性，确保后续分析的可靠性。
2. 数据存储与管理：大数据需要存储在可扩展和高性能的数据库中。
大数据分析与数据挖掘技术
大数据分析与数据挖掘技术随着人们对信息化的依赖程度不断提高，数据的规模也越来越庞大。
如何从这些大量的数据中找到有价值的信息，提高决策能力和效率，成为各行各业面临的共同问题。
于是，大数据分析和数据挖掘技术应运而生。
一、大数据分析大数据分析，顾名思义，是指针对大规模数据的处理和分析。
常见的大数据分析手段包括数据挖掘、机器学习、数据统计、数据可视化等。
通过这些手段，大数据分析可以帮助我们更好地理解和利用数据，挖掘数据中隐藏的价值。
1.1 数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取隐藏的、有价值的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、分类分析、关联分析、概念分析等方法。
它通过对数据中的关联规律、趋势、异常等进行分析，从而预测未来的情况和趋势。
举个例子，当一家餐厅想要推出新菜品时，可以通过数据挖掘技术对顾客的口味、消费习惯等信息进行分析，以制定更合理、更有吸引力的菜品推广策略。
1.2 机器学习机器学习（Machine Learning）是一种基于统计学的算法，通过让机器从数据中自动学习规则和模式，并根据这些规则和模式进行预测和决策。
机器学习技术可以用于分类、聚类、回归、降维等领域。
例如，我们可以利用机器学习来帮助医院建立病人的诊断模型，根据病人的症状和身体指标来预测疾病类型和严重程度。
二、数据挖掘技术的应用随着数据挖掘技术的不断发展，它已经被广泛应用在各个行业中。
2.1 金融领域银行、保险、证券等金融机构通过对大量客户数据的分析和挖掘，可以识别欺诈行为、预测客户流失风险、制定个性化的金融产品和服务等。
2.2 零售业零售业利用数据挖掘技术分析消费者的购物习惯和喜好，以推出更符合顾客需求的商品，提高消费者满意度和忠诚度。
2.3 互联网各大互联网公司通过对用户行为数据的分析和挖掘，可以提高广告投放的效果、优化搜索算法、个性化推荐等。
2.4 医疗领域医疗领域利用数据挖掘技术对大量病例进行分析和挖掘，可以帮助医生诊断疾病、提高治疗效果、预测疾病的流行趋势等。
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用一、引言近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘技术逐渐走进了人们的视野。
大数据具有数据量大、数据类型多、数据处理速度快等特点，传统的数据处理方式已无法满足大数据时代的需求。
因此，大数据分析技术成为了当前热门的研究领域之一。
而数据挖掘技术是实现大数据分析的关键之一。
本文将从面向大数据的数据挖掘技术的研究现状、方法和应用等不同角度进行探讨。
二、面向大数据的数据挖掘技术研究现状面向大数据的数据挖掘技术研究正处于飞速发展的阶段。
目前，主要的研究方向包括：大数据处理和分析、大数据挖掘算法和模型、大数据可视化与展示等。
1.大数据处理和分析大数据的处理和分析是实现数据挖掘的基础。
在大数据处理中，要解决的问题包括如何高效地存储和管理大规模数据、如何快速地检索、过滤和排序、如何保证数据的准确性和数据安全等。
当前常用的大数据处理框架有Hadoop和Spark等，它们可以同时处理结构化和非结构化数据，并且可以并行处理大数据集。
在大数据分析方面，主要研究如何从海量数据中抽取有用信息和知识。
目前，常用的分析工具包括数据挖掘工具、统计分析工具和机器学习算法等。
2.大数据挖掘算法和模型大数据的挖掘算法主要包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
由于大数据的数据量和特征维度比较大，传统的挖掘算法在效率和准确性上都存在一定的问题。
因此，为了应用于大数据场景，需要优化和设计出更加高效的挖掘算法和模型。
例如，针对大数据场景，Spark MLlib提出了基于RDD的机器学习算法和深度学习算法。
3.大数据可视化与展示大数据的可视化与展示可以帮助人们更加直观地理解和掌握数据的信息和规律。
大数据可视化更注重交互和用户体验，例如，通过可视化图表、地图以及动态展示等方式，将数据呈现给用户。
同时，大数据可视化还可以通过增强对数据的理解，帮助用户制定更加精确的决策。
三、面向大数据的数据挖掘技术研究方法面向大数据的数据挖掘技术主要涉及到数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据之数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。
大数据的核心：数据挖掘。
从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。
其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。
在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。
我们列一下要谈论的话题：1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？3、数据挖掘的过程4、你应理解的统计学5、数据描述与预测：剖析与预测建模6、经典的数据挖掘技术7、各类算法8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘9、具体的案例分析什么是数据挖掘？是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。
其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。
这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。
而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。
在大量的数据中找到有意义的模式和规则。
在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。
在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。
模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。
发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。
这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。
而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。
专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。
两种关键技术：生存分析、统计算法。
在加上文本挖掘和主成分分析。
经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。
随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。
结果是：忠实的顾客和盈利的商店。
但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。
面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。
这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。
数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。
数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。
因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。
相反，在业务策略上必须包含：1、数据收集。
2、为长期利益分析数据。
3、针对分析结果做出分析。
CRM（客户关系管理系统）。
在各行各业中，高瞻远瞩的公司的目标都是理解每个客户，并通过利用这种理解，使得客户与他们做生意更加容易。
同样要学习分析每个客户的价值，清楚哪些客户值得投资和努力来保留，哪些准许流失。
把一个产品为中心的企业转变成以客户为中心的企业的代价超过了数据挖掘。
假设数据挖掘的结果是像一个用户推荐一个小首饰而不是一个小发明，但是如果经理的奖金取决于小发明的季度销售量而不是小首饰的销售量（即便后者更为有利可图或者收获长期盈利更多的客户），那么数据挖掘的结果就会被忽视，这就导致挖掘结果不能产生决策。
我们要学会：从记录的内容中学习。
为什么是现在要学会：数据正在产生，不断的产生，不断的更新数据正在存储在数据仓库中——数据仓库以一个共同的格式汇集许多不同来源的数据，具有一致格式的关键字和字段定义。
业务系统旨在快速向终端提供结果，就对数据的格式和字段有额外的要求。
数据仓库的建立是为提供决策而设计，简化数据挖掘工作者的工作。
计算能力能够承受对客户关系管理的兴趣非常强烈商业的数据发掘软件已经形成数据挖掘人员的技能：需要有数字技能Excel表格使用能力，现在Excel表格处理能力相当强大。
自从Office 365出来之后，此势不可小觑。
一种态度：不畏惧为了得到结果可能需要处理大数据量和复杂的过程。
处理大型数据集、数据仓库以及分析沙箱是数据挖掘成功的关健。
数据挖掘不仅仅是产生技术结果，结果必须用来帮助人们（或者帮助越来越多自动化的流程）做出更明智的决定。
产生技术结果只是第一步，通过结果了解真正的需求，把结果转化为信息，信息转化为行动，行动转化为价值，才是真正的目的。
数据挖掘的良性循环的重心在于业务的结果，而不只是利用先进的技术。
识别业务机会挖掘数据将其转换成可操作的信息根据信息采取行动度量结果数据挖掘成功的关键是把其结合到业务流程中，并能够促进数据挖掘人员和使用结果的业务用户之间的通信。
首先，必须明确，找到合适的业务需求，很多的人员，没有在意这一点，导致解决的是对业务没有帮助的问题。
在面临不断日新的社会，进步，远不在改变，而在与变中的不变。
即使改变时绝对的，但是仍有未改进之处以及没有可能改变的方向：如果经验不会保留，永远保持幼年，那些不吸取教训的人，注定要重蹈覆辙。
当与业务人员讨论数据挖掘的机会时，确保重心在业务而不是技术和算法。
让我们的技术专家专注技术，同时让我们业务专家专注业务。
电信客户流失：一个关键因素是过度呼叫，新的客户在第一个月使用的分钟数超过了他们的费用的计划，当第一月的的账单往往在第二月中旬送达客户，客户才了解费用使用计划。
到那个时候，客户已经在第二个月产生了一个很大的账单，导致客户很不快乐。
遗憾的是客户服务人员也要等相同的时间等账单周期到之后才能检测到过度使用的状况，致使没有时间来主动反应。
其实在这个过程中导致问题产生的原因就是，反馈时间的问题，如果在这个月末，分析报告能够给出明确的预测或建议，上面的问题就会有很大的改善。
这中间可以能也会包括运营商之间的手段问题，这个暂时不考虑。
上述问题折中的解决办法：新生的数据挖掘组拥有资源，而且已经鉴别和调查了适当的数据源。
采用一些相当简单的程序，该小组能够在这些客户中第一次过度呼叫时把他们标识出来。
使用这个信息，客户中心能够联系处于风险中的客户，并在第一个账单失效之前把他们移到适当的账单计划中。
问题很简单：在实验室工作的很好的模型，为什么走出实验室就不能工作？一个问题在于它通过记忆数据过拟合了模型集。
这就导致在实验室很成功的模型，拿到实际就令人很失望。
建模的目标不是产生最好的模型。
数据挖掘的目标是能处理现实世界中的问题，从而可以影响某种变化。
你需要的稳定，即该模型不仅在模型集中工作的很好，在未知的数据上工作的也得很好。
导致不稳定有四大原因：1、把事情搞错：由于不了解具体的需求，就动手。
导致矛盾在实际过程中爆发。
2、过拟合：该模型记忆模型集，而不是认识更多的一般模式。
人们很在意认识模式（字面上的认识），致使认识模式可能脱颖而出。
而认识模式（实际意义）却并非如此。
一个过拟合的例子。
3、样本偏臵：利用建立模型的数据无法准确地反映真实的世界，当不是通过原始数据的随机抽样创建模型时，这问题就可能发生。
比如：一个地区的数据与另一个地区数据的关键词不同，所以不能硬性的把一个地区的数据强加到另一个地区。
4、未来的事情可能与过去的不一样：模型是建立在历史数据上的，但利用在其他时段。
这里隐含一个假设——用过去发生的事情指导未来发生的事情。
虽然不要求模型总是假设过去式未来的序幕。
时间帧：模型集中的每个变量都有一个与它相关的时间帧，它描述了该变量产生作用的时间段。
可以理解为对在过去一段时间的数据的整合，超过这个时间的数据就作废。
输入变量和目标变量都有时间帧。
输入变量的时间帧严格早于目标变量，任何建立在此模型集上的模型都是一种预测模型。
另一方面：当输入变量和目标来自同一个时间帧内，它们产生剖析模型。
预测模型：很多数据挖掘问题都可以概括为预测问题：基于过去的响应，基于过去的相应，谁将会有相应？基于过去的注销记录，谁有一个不良风险？解决问题最好的办法是限定输入变量严格产生于目标变脸之前。
如：考虑到一个零售商，它拥有一个目标网站，并计划在9月份举行一个活动。
我们的目的，收集9月1日之前的数据，并对这些数据建立一个模型，以确定哪些客户才加该活动，以及应采用哪些的营销措施。
应该使用什么样的数据建立模型？而且应该使用相同时间段的数据进行此模型评分。
把日历回翻一年，即前一年的9月1日，对那个用户数据作为一个起点，然后把结束日期放到去年年底的营销数据上，这种就保证没有“未来”数据的输入信息会影响模型的目标估计能力。
预测面临的挑战是创建模型集所需的工作量。
把日历往回翻，这一做法写起来很容易，但是在以客户为中心、规范化的数据仓库中很难实现。
目的结果是为了获取更稳定的结果，这些模型能发现导致客户的一些重要行为的原因。
剖析模型：剖析，从字面上的理解是，基于人口统计变量，例如：地理位臵、性别和年龄等。
剖析模型能发现同一条件下的关系，但他们不能指出原因和影响。
出于这个原因，剖析模型经常使用客户的人口统计信息作为输入，而把客户行为作为目标，在这种情况下，确定原因和影响更直观。
有指导数据挖掘方法：〃把业务问题转换为数据挖掘问题〃选择合适的数据〃认识数据〃创建一个模型集〃修复问题数据〃转换数据以揭示信息〃构建模型评估模型部署模型评估结果重新开始。