大數據數據雜訊真實性代表性

1. 大數據的特點包括

大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有專意義的數據進屬行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。

2. 大數據的五個典型特性

大數據的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多樣），Value（低價值密度），Veracity（真實）。

3. 為什麼要進行數據挖掘

問題一：為什麼要進行數據挖掘和搜集客戶信息 數據挖掘技術在客戶關系管理中的典型應用
客戶獲取
客戶獲取的傳統方式一般是通過大量的媒體廣告、散發傳單等方式吸引新客戶。這種方式涉及面過廣不能做到有的放矢而且企業投入太大。數據挖掘技術可以從以往的市場活動中收集到的有用數據(主要是指潛在客戶反應模式分類)建立起數據挖掘模型。企業因此能夠了解真正的潛在客戶的特徵分類，從而在以蘆毀彎後的市場活動中做到有的放矢而不是傳統的憑經驗的猜想。
客戶細分
細分就是指將一個大的消費群體劃分成為一個個細分群體的動作，同屬一個細分群體的消費者彼此相似，而隸屬於不同細分群體的消費者是被視為不同的。比如將資料庫中的數據按照年齡的不同來組織存放這樣一個簡單的動作就是細分。細分可以讓用戶從比較高的層次上來觀察資料庫中的數據，細分可以讓人們用不同的方法對待處於不同細分群中的客戶。數據挖掘中的分類、聚類等技術可以讓用戶對資料庫中的數據按類別、年齡、職業、地址、喜好等企業感興趣的屬性進行客戶細分。客戶細分是企業確定產品和服務的基礎．也是建立客戶一對一營銷的基礎。
客戶贏利能力分析
就企業的客戶而言，企業的絕大部分利潤是來自於小部分的客戶，而對於企業來說很難確定哪些客戶是高利潤回報，哪些客戶是低利潤回報甚至是負利潤回報的。數據挖掘技術能幫助企業區分利潤回報不同的客戶。從而可以將資源更多的分配在高利潤回報的客戶身上以產生更大的利潤，同時減少低或負利潤回報客戶的投入。為此，在數據挖掘之前，企業應該建立一套計算利潤回報的優化目標方法。可以是簡單的計算，如某客戶身上產生的收入減去所有相應的支陪悶出，也可以是較復雜的公式。然後利用數據挖掘工具從交易記錄中挖掘相應的知識。
客戶的保持
隨著行業中競爭愈來愈激烈，人們普遍認識到獲得一個新客戶的開支比保持一個老客戶的開支要大得多。所以如何保持原來老的客戶，不讓他們流失就成為CRM的一個重要課題。在實際應用中，利用數據挖掘工具為已經流失的客戶建立模型，然後利用這些模型可以預測出現有客戶中將來可能流失的客戶，企業就能研究這些客戶的需求，並採取相應的措施防止其流失，從而達到保持客戶的目的。

問題二：數據挖掘為什麼要對數據進行分類 不太明白您說的分類是什麼意思？是在數據預處理階段，還是挖掘的目的？
如果在數據預處理階段，可能是只對某個領域的數據進行挖掘，從而可以得出更置信的結論；
如果是挖掘目的，也就是模型的輸出，這就比較好理解了。

問題三：數據挖掘具體要做什麼？ 數據挖掘是一個很大的方面。你會java，這個很好。可以從weka 這個工具學起來，他是一個java寫的工具包。對於一個具體問題，比如，怎麼獲取測試數據，對於數據怎麼預處理，這些weka都有直接的介面。
至於你說的建模，不是一句話可以說清楚，首先你肯定要調查這個領域做得比較好的有哪些方法，然後從中至少選取幾種方法，都要實現，做統計，歸納結果，選擇符合你數據集的。當然你的數據 *** 一定要有代表性余空，就是國際認可的，至於怎麼罰到這些數據，一般都是比較出名的論文引用的，這些就很可以。用的工具當然有很多，你不能局限於一種方式或者一種工具，不同情況下用不同的工具，根據實際需要選擇。比如你要做聚類，你選擇一個weka，做神經元，你可能會傾向於matlab，實際情況決定你選擇的工具。
流程方面：數據獲取------數據預處理-----完成預定的任務 這是一個大概的流程。這一套都可以用weka實現。對於數據挖掘而言，都是80%數據+20%演算法，數據很重要，演算法其實只是一個測試數據集的作用，這是一點看法，希望對你有幫助。

問題四：在數據挖掘之前為什麼要對原始數據進行預處理 數據中包含很多雜訊數據，需要去除不相關的數據，比如如分析無關的欄位
了解數據質量，有些數據質量不足以直接使用，如包含過多的缺失值，需要進行缺失值處理
數據欄位不能夠直接使用，需要派生新的欄位，以更好的進行進一步的數據挖掘
數據分散，需要將數據進行整合，例如追加表（增加行），或者合並表（增加列）
通過數據的預處理能夠很好的對數據有初步的認識和理解。
數據預處理推薦你一個數據挖掘軟體：SmartMining桌面版，它和SPSS modeler 一樣都是面板操作，預處理能力和計算能力都非常不錯

問題五：為什麼要進行數據采樣？ 作為一個快速發展的領域，數據挖掘的目的是從數據中抽取有效的模式或者是有用的規則。數據挖掘的任務一般分為關聯規則、分類及聚類。這些任務通常涉及到大量的數據集，在這些數據集中隱藏著有用的知識。稱一個數據集是大的，數據集要麼有大量的記錄，要麼有大量的屬性，或者是兩者的組合。具有大量的記錄將使與模型匹配所花費的時間變長，而具有大量的屬性將使模型佔用的空間變大。大數據集對數據挖掘的演算法來說是一個主要的障礙，在演算法進行模式搜索及模型匹配的過程中，經常需要在數據集上遍歷多遍，而將所有的數據集裝入物理內存又非常困難。當數據集越來越大時，數據挖掘領域有面臨著開發適合大數據集的演算法，因此，一個簡單有效的方法就是利用采樣來縮減數據的大小(即記錄的數量)，即取一個大數據集的一個子集。在數據挖掘的應用中，存在兩種方法進行采樣:一種方法是某些數據挖掘演算法在演算法執行過程中並不是使用數據集中的所有數據:另一種方法是在部分數據上運行演算法的結果與在整個數據集上得到的結果是相同的。這與在數據挖掘中使用的兩種采樣基本方法是不謀而合的。一種方法是將采樣嵌入到數據挖掘的演算法中;而另一種方法是采樣與數據挖掘演算法分別運行。但是，利用采樣可能帶來一個問題:在小概率的情況下其結果不準確，而在大概率的情況下其結果的相似性是非常好的.。其原因是，運行在整個數據集的子集上可能破壞了屬性間的內在相關性，這種相關性在高維數據問題中是非常復雜而且難以理解的。

問題六：數據挖掘為什麼要用java或python 主要是方便，python的第三方模塊很豐富，而且語法非常簡練，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模塊可以完成所有的spss的功能，而且可以根據自己的需要按照定製的方法對數據進行清洗、歸約，需要的情況下還可以跟sql進行連接，做機器學習，很多時候數據是從互聯網上用網路爬蟲收集的，python有urllib模塊，可以很簡單的完成這個工作，有些時候爬蟲收集數據還要對付某些網站的驗證碼，python有PIL模塊，可以方便的進行識別，如果需要做神經網路、遺傳演算法，scipy也可以完成這個工作，還有決策樹就用if-then這樣的代碼，做聚類不能局限於某幾種聚類，可能要根據實際情況進行調整，k-means聚類、DBSCAN聚類，有時候可能還要綜合兩種聚類方法對大規模數據進行聚類分析，這些都需要自行編碼來完成，此外，基於距離的分類方法，有很多距離表達方式可以選用，比如歐幾里得距離、餘弦距離、閔可夫斯基距離、城市塊距離，雖然並不復雜， 但是用python編程實現很方便，基於內容的分類方法，python有強大的nltk自然語言處理模塊，對語言片語進行切分、收集、分類、統計等。
綜上，就是非常非常方便，只要你對python足夠了解，你發現你可以僅僅使用這一個工具快速實現你的所有想法

問題七：數據分析和數據挖掘的深入學習為什麼重要 1、大數據（big data）：
指無法在可承受的時間范圍內用常規工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性） 。
2、數據分析：
是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
3、數據挖掘（英語：Data mining）：
又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

問題八：數據分析和數據挖掘的區別是什麼？如何做好數據挖掘 大數據、數據分析、數據挖掘的區別是，大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷：
1、大數據（big data）：
指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性） 。
2、數據分析：
是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
3、數據挖掘（英語：Data mining）：
又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

問題九：在crm過程中為什麼要進行數據挖掘 挖掘大數據，進行分析，這樣才能發揮crm的作用，做好客戶關系管理。

4. 大數據的特徵有哪些

Volume:數據量巨大。
體量大是大數據區分於傳統數據最顯著的特徵。 一般關系型資料庫處理的數據量在TB級，大數據所處理的數據量通常在PB級以上。
Variety:數據類型多。
大數據所處理的計算機數據類型早已不是單一的文本形式或者結構化資料庫中的表，它包括訂單、日誌、BLOG、微博、音頻、視頻等各種復雜結構的數據。
Velocity:數據流動快。
速度是大數據區分於傳統數據的重要特徵。 在海量數據面前，需要實時分析獲取需要的信息，處理數據的效率就是組織的生命。

5. 大數據的特徵是

一，大容量
據馬海祥了解，天文學和基因學是最早產生大數據變革的領域，2000年，斯隆數字巡天項目啟動時，位於新墨西哥州的望遠鏡，在短短幾周內搜集到的數據已經比天文學歷史上總共搜集的數據還要多；在智利的大型視場全景巡天望遠鏡一旦於2016年投入使用，其在5天之內搜集到的信息量將相當於前者10年的信息檔案。
二，多樣性
隨著感測器、智能設備以及社交協作技術的飛速發展，組織中的數據也變得更加復雜，因為它不僅包含傳統的關系型數據，還包含來自網頁、互聯網日誌文件（包括點擊流數據）、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統的感測器數據等原始、半結構化和非結構化數據。

四，真實性
1.數據的重要性就在於對決策的支持，數據的規模並不能決定其能否為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。
2.大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

6. 什麼是大數據大數據有哪些特點、意義和缺陷

大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

7. 何謂大數據大數據的特點,意義和缺陷.

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據，更多的功能是分析過去，提醒現在，展望未來。廣泛應用於商業領域，藉以實現精準營銷，預測趨勢，實現商業利益的最優與最大。體現的價值為：

（1）利用大數據針對大量消費者的消費習慣，精準提供產品或服務；

（2）利用大數據做服務轉型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大數據價值的企業，將會在互聯網壓力之下搖搖欲墜。

國家通過結合大數據和高性能的分析，是指效率更加提高，同時也能降低國家運行成本。如：

（1）為成千上萬的車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵；

（2）及時解析問題和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

大數據的缺陷：

企業遭到黑客攻擊，客戶的資料大量非法流出，再利用大數據分析挖掘，人群進行分類排除，從而讓人更容易受騙。

(7)大數據數據雜訊真實性代表性擴展閱讀：

2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，其中第二十七章「實施國家大數據戰略」提出：把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

具體包括：加快政府數據開放共享、促進大數據產業健康發展。

8. 大數據的獲取特點有哪些，其4v特徵分別是什麼

大數據的特點：
海量性、多樣性、高速性、易變性。
詳細來說：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據三大特徵
第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求 。
第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
第三個特徵是處理速度快、時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
其4v特徵分別是：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

9. 大數據特徵包括哪些

大量，高速，多樣，價值

10. 大數據的特點主要包括哪些

1.數據量大 大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。 2.類型繁多 包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等