玩轉大數據深入淺出大數據挖掘技術

『壹』 一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術

一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術
大數據如果想要產生價值，對它的處理過程無疑是非常重要的，其中大數據分析和大數據挖掘就是最重要的兩部分。在前幾期的科普中，小編已經為大家介紹了大數據分析的相關情況，本期小編就為大家講解大數據挖掘技術，讓大家輕輕鬆鬆弄懂什麼是大數據挖掘技術。

什麼是大數據挖掘?
數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘對象
根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及Internet等。
數據挖掘流程
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
數據挖掘分類
直接數據挖掘：目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數(可以理解成資料庫中表的屬性，即列)進行描述。
間接數據挖掘：目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述;而是在所有的變數中建立起某種關系。
數據挖掘的方法
神經網路方法
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。
遺傳演算法
遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。
決策樹方法
決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。
粗集方法
粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。
覆蓋正例排斥反例方法
它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。
統計分析方法
在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。
數據挖掘任務
關聯分析
兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。數據關聯是資料庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
聚類分析
聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數據彼此相似，不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念，發現數據的分布模式，以及可能的數據屬性之間的相互關系。
分類
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
時序模式
時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數據預測未來的值，但這些數據的區別是變數所處時間的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知識，資料庫中的數據存在很多異常情況，發現資料庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。

『貳』 大數據關鍵技術解析

大數據關鍵技術解析

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。 一、大數據採集技術

數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：1.可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。2.數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。3.預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。5.數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

五、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

以上是小編為大家分享的關於大數據關鍵技術解析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『叄』 大數據挖掘方法有哪些

謝邀。

大數據挖掘的方法：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

『肆』 大數據挖掘需要學習哪些技術大數據的工作

首先
我由各種編程語言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,網路編程等
我又一定的數學基礎——高數，線代，概率論，統計學等
我又一定的演算法基礎——經典演算法，神經網路，部分預測演算法，群智能演算法等
但這些目前來講都不那麼重要，但慢慢要用到

Step 1：大數據理論，方法和技術

• 大數據理論——啥都不說，人家問你什麼是大數據時，你能夠講到別人知道什麼是大數據
  

• 大數據方法——然後別人問你，那怎麼實現呢？嗯，繼續講：說的是方法（就好像歸並排序演算法：分，並）。到目前外行人理解無障礙

• 大數據技術——多嘴的人繼續問：用的技術。

這階段只是基礎，不涉及任何技術細節，慢慢看慢慢總結，積累對「大數據」這個詞的理解。

Step 2：大數據思維
Bang~這是繼Step 1量變發展而來的質變：學了那麼久「大數據」，把你扔到製造業，你怎麼辦？
我想，這就是「學泛」的作用吧，並不是學到什麼具體東西，而是學到了對待事物的思維。

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以下階段我還沒開始=_=，不好誤導大家
Step 3：大數據技術基礎

Step 4：大數據技術進階

Step 5：打實戰

Step 6：大融合

『伍』 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

為什麼要用大數據挖掘潛在用戶？

隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇：新品牌、新賽道、新渠道、新營銷打法層出不窮。在快速演化的市場格局下，如何建立競爭壁壘、持續保持增長，需要重新立足數字化時代新消費崛起的背景，以洞察消費者體驗為核心，重塑品牌價值，縝密布局增長策略。

只有全面精細地挖掘消費者的心智變化，如消費者的年齡、性別、消費習慣、生活現狀、興趣點等等信息，才能為接下來的內部創新提供正確的方向。優質的消費體驗是提升品牌忠誠度的關鍵，也是企業維持穩定盈利模式的重要基礎。隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇，消費者的每一條社媒發布、每一次社交互動、 每一次線上購買， 都反映了消費習慣、態度和行為。收集、分析這些數據並制定行之有效的消費體驗決策是企業的業務剛需，更是撬動增長的差異化打法。

如何確定目標消費人群？

傳統市調——耗時、耗人力、成本高、樣本數量有限，且存在受訪者隱藏真實想法的可能。

社交媒體大數據——符合用戶溝通和線上行為習慣，無需人力、數據可自動全天候採集，數據量和分析維度更豐富、更客觀、可信度更高 。

傳統的用戶數據收集有以下挑戰：

01 線上、線下顧客體驗觸點繁多，碎片化的信息分散於企業各部門，無法利用整合數據快速了解消費需求和顧客體驗，賦能管理決策。

02 傳統調研樣本量小，執行周期長，統計結果往往滯後於消費趨勢，難以轉化為可執行洞察來賦能產品創新和營銷增長。

03市場情報數據源單薄，難以應付快速演化的市場競爭格局，缺乏統一的工具進行競品對標，無法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目標人群，標簽和分析

基於實時大數據和機器學習演算法的消費體驗洞察，是真正「以消費者為核心」組織企業資源配 置的有效解決方案。消費體驗洞察能夠幫助企業快速採集和理解消費者需求、產品口碑、競品動態、 新品趨勢和消費熱點，進而驅動營銷、研發、顧客體驗、零售運營等職能部門的專業人士把握商業機遇，敏捷應對快速變化中的消費市場。

第一步，細分人群畫像 —— 了解ta們是誰，在哪兒，喜歡什麼？

最佳實踐案例（食品飲料）

某國際知名連鎖餐飲品牌希望深入了希望了解中國咖啡市場的核心消費群體及細分人群畫像。 運用機器學習建模後，對該品牌及競品相關的逾 120萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出四大核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，由分析師進一步深入分析出細分人群的飲用環境、口味、 包裝不同痛點訴求，結合品牌優劣勢和人群特點給出針對性建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的決策依據 。

第二步，基於細分人群畫像，指引產品精準溝通策略，捕獲機會細分賽道和差異化產品概念方向定位

在了解市場格局和產品創新方向後，客戶希望了解目標趨勢品類在核心創新方向的細分受眾畫像。運用機器學習建模後，對每個創新方向相關的近千萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出4-5個核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，品牌競爭格局和顧客體驗滿意度，由分析師進一步深入分析出細分人群賽道的生活方式、場景需求，市場份額，機會定位，和在每一個產品屬性（功效、使用感受、產品形態、包裝等）的NLP深度學習情感分析，提煉未滿足的痛點訴求，結合品牌定位優劣勢和人群特點給出創新產品的差異化建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的數據洞察驅動的決策依據。

『陸』 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

就目前而言，現在的大數據技術為絕大部分的業務提供了許多功能，同時還提高了效率和收入。當然除了這些以外，大數據分析還為公司的潛在客戶和現有客戶提供了許多好處。這些優點讓很多公司對於大數據技術十分嚮往，那麼怎麼能夠利用好大數據呢？一般來說參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作。
一，參與尋找內部
要想找到潛在用戶，可以利用大數據技術從訂單歷史、客戶服務信息、業務訂單管理系統來挖掘數據，數據分析師可以通過對數據進行分析出最忠實購物者的全方位視圖來找到自己需要的參數。
通過挖掘數據擁有大量的屬性，這些屬性能夠體現出客戶的價值。可能會確定不同業務的各種市場的銷售程度，即他們花的資金很少，並且會花費大量時間與客戶服務代表合作。有了這些知識，就能夠精準的尋找出自己需要的內容。
二、收集最大數據量
大家都知道，我們在與客服交流的過程總可以說是在了解客戶，如果收集到客戶盡可能多的信息，將會非常有幫助。而與別的品牌互動，退貨和交換以及之前的購買歷史記錄中獲得更多的數據，如果最大限度地利用客戶的個人詳細信息也是對於大數據分析帶來很大的幫助。這有助於全面了解客戶群並減除差距。
如果數據中存在缺失可能導致丟失有價值的信息，從而誤導客戶體驗的全貌。所以說，在大數據分析之前一定要確保捕獲可能對客戶的行為和體驗產生影響的所有內容。在分析完成之前，所有有關客戶群的任何內容非常重要。此過程可以說明以前可能不容易獲得或未見到的見解和模式，這些知識有助於解決客戶的特定偏好和需求。願意接受客戶的所作所為，而不是他們正在思考的事情。對於我們的分析一定要保持客觀的視角看待問題。
同樣重要的事情就是，這種分析是一個持續的過程。客戶的偏好和需求將不斷變化，並受到包括新興產品、當前趨勢和各種其他重要因素在內的所有情況的影響。但是，在需求方面保持更高級並不容易，這一過程可確保對未來和現有客戶始終保持高度重視。
三、與大數據公司合作
在獲得了數據以後，如果能夠最大限度地利用大數據來了解客戶並定位理想客戶僅僅只是一個開始。對於品牌來說，不僅可以確定其最佳購物者，還可以針對該公司的其他成員擴大其購物群的忠誠度。不過，當今企業面臨的一大挑戰是缺乏資源來啟動大數據計劃。除了保存和使用這些數據的理想基礎設施外，組織還必須有能力去檢查這些數據，當然還必須最大限度地利用這些洞察力。這是與大數據公司的合作關系的關鍵部分。而大數據公司的大數據專家不僅可以確保組織能夠訪問所有理想的大數據，還可以幫助分析它，以獲得高價值的性能指標，預測和見解，從而提高品牌的價值。

對於上面提到的問題，想必大家看了這篇文章以後已經知道了怎麼利用好大數據找到潛在用戶了吧，一般來說，參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作才能找到潛在用戶，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『柒』 大數據的核心 數據挖掘

大數據的核心：數據挖掘
大數據的核心：數據挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。其實從大學到現在一直都接觸數據挖掘，但是我們不關心是什麼是數據挖掘，我們關心的是我們如何通過數據挖掘過程中找到我們需要的東西，而我們更關心的是這個過程是什麼？如何開始？
總結的過程也是一個學習的過程，通過有章節的整理對目前正在的學習的內容做規整。在這個過程中我們會從具體的項目實施中去談數據挖掘，中間會貫穿很多的概念，演算法，業務轉換，過程，建模等等。
我們列一下要談論的話題：
1、什麼是數據挖掘及為什麼要進行數據挖掘？
2、數據挖掘在營銷和CRM中的應用？
3、數據挖掘的過程
4、你應理解的統計學
5、數據描述與預測：剖析與預測建模
6、經典的數據挖掘技術
7、各類演算法
8、數據倉庫、OLAP、分析沙箱和數據挖掘
9、具體的案例分析
什麼是數據挖掘？
是知識發現、商業智能、預測分析還是預測建模。其實都可以歸為一類：數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。
這里談到了發現模式與規則，其實就是一項業務流程，為業務服務。而我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業務。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前，數據的獲得不再是一個障礙，而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源，既考慮客戶數量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。
而在上面的過程，最重要的一點就是：如何通過數據挖掘技術來維護與客戶之間的關系，這就是客戶關系管理，CRM。
專注於數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的應用——例如，為交叉銷售和向上銷售改進推薦，預測未來的用戶級別，建模客戶生存價值，根據用戶行為對客戶進行劃分，為訪問網站的客戶選擇最佳登錄頁面，確定適合列入營銷活動的候選者，以及預測哪些客戶處於停止使用軟體包、服務或葯物治療的風險中。
兩種關鍵技術：生存分析、統計演算法。在加上文本挖掘和主成分分析。
經營有方的小店自然地形成與客戶之間的學習關系。隨著時間的推移，他們對客戶的了解也會越來越多，從而可以利用這些知識為他們提供更好的服務。結果是：忠實的顧客和盈利的商店。
但是擁有數十萬或數百萬客戶的大公司，則不能奢望與每個客戶形成密切的私人關系。面臨這樣困境，他們必須要面對的是，學會充分利用所擁有的大量信息——幾乎是每次與客戶交互產生的數據。這就是如何將客戶數據轉換成客戶知識的分析技術。
數據挖掘是一項與業務流程交互的業務流程。數據挖掘以數據作為開始，通過分析來啟動或激勵行為，這些行為反過來又將創建更多需要數據挖掘的數據。
因此，對於那些充分利用數據來改善業務的公司來說，不應僅僅把數據挖掘看作是細枝末節。
相反，在業務策略上必須包含：1、數據收集。2、為長期利益分析數據。3、針對分析結果做出分析。
CRM（客戶關系管理系統）。在各行各業中，高瞻遠矚的公司的目標都是理解每個客戶，並通過利用這種理解，使得客戶與他們做生意更加容易。同樣要學習分析每個客戶的價值，清楚哪些客戶值得投資和努力來保留，哪些准許流失。把一個產品為中心的企業轉變成以客戶為中心的企業的代價超過了數據挖掘。假設數據挖掘的結果是像一個用戶推薦一個小首飾而不是一個小發明，但是如果經理的獎金取決於小發明的季度銷售量而不是小首飾的銷售量（即便後者更為有利可圖或者收獲長期盈利更多的客戶），那麼數據挖掘的結果就會被忽視，這就導致挖掘結果不能產生決策。

『捌』 淺談對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識

【導讀】可以說，我們每天都被大量的數據充斥著，生活以及工作時時刻刻離不開數據也離不了數據，不過在大數據領域里，數據分析、數據挖掘以及大數據他們是不一樣的，很多人在剛入門的時候，這幾個概念經常會分不清，問十個人這幾個詞的意思，你可能會得到十五種不同的答案。今天小編就通過一種比較牽線的例子來和大家聊聊對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識。

首先來介紹一下數據與信息之間的區別。

數據是什麼，信息又是什麼，其實最本質的區別就是，數據是存在的，有跡可循的，不需要進行處理的，而信息是需要進行處理的。

例如你想要為家裡買一個新衣櫃，那麼首先就是要去測量室內各處的長、寬、高，對於這些數據，只要我們測量就可以得到准確的值，因為這些數據是客觀存在的，這些客觀存在的值就是數據。

而信息卻不同，你來到傢具商場購買衣櫃，你會說，我們放3米的衣櫃放在房間剛剛好，2米的有些短，看著不大氣，4米的又太大了，不劃算。那這種就屬於信息，這些時候經過大腦進行了思考，進行了主觀判斷的，而你得出這些信息的依據就是那些客觀存在的數據。

其次，數據分析是對客觀存在的或者說已知的數據，通過各個維度進行分析，得出一個結論。

例如我們發現公司的APP用戶活躍度下降：

從區域上看，某區域的活躍度下降的百分比

從性別方面看，男生的活躍度下降的百分比

從年齡來看，20歲~30歲的活躍度下降的百分比

等等，這樣不同的業務類型去看過去一段時間發展的趨勢來做結論判斷。

數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。而且更注重洞察數據本身的關系，從而獲得一些非顯型的結論，這是我們從數據分析中無法得到了，例如關聯分析可以知道啤酒與尿布的關系、決策樹可以知道你購買的概率、聚類分析可以知道你和誰類似，等等，重在從各個維度去發現數據之間的內在聯系

因此兩者的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

例如一個人想找一個女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相關因素情況，例如身高、體重、收入、學歷等情況，但是他沒有辦法從這些數據中知道這個女孩是否適合自己、她的性格與自己是否能夠相處融洽……這時我他就需要從一些日常行為的數據進行推斷，一種是主觀的推斷，他覺得、他估計、他認為，能不能在一起。

另一種是客觀+主觀的推斷，比如整合社交平台數據(可以知道朋友圈、微博的日常內容、興趣愛好等等)，和自己的行為進行數據挖掘，來看看數據內在的匹配度有多少，這時候，他就可以判斷出，他們在一起的概率有99%，從而建立信心，開始行動.....

當然統計學上講，100%的概率都未必發生，0%的概率都未必不發生，這只是小概率事件，不要讓這個成為你脫單的絆腳石。

最後，思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的假設

分析框架(假設)+客觀問題(數據分析)=結論(主觀判斷)

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確

什麼變數都要，先從模型的意義上選變數(大而全，多而精)，之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現，對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

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『玖』 大數據挖掘主要涉及哪些技術

1、數據科學與大數據技術
本科專業，簡稱數據科學或大數據。
2、大數據技術與應用回
高職院校專業。
相關專業名答稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。
大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

『拾』 大數據挖掘技術涉及哪些內容

大數據挖掘技術涉及的主要內容有：模式跟蹤，數據清理和准備，基於分類的數據挖掘技術，異常值檢測，關聯，聚類。
基於大環境下的數據特點，挖掘技術與對應：
1.數據來源多, 大數據挖掘的研究對象往往不只涉及一個業務系統, 肯定是多個系統的融合分析, 因此,需要強大的ETL技術, 將多個系統的數據整合到一起, 並且, 多個系統的數據可能標准不同, 需要清洗。
2.數據的維度高, 整合起來的數據就不只傳統數據挖掘的那一些維度了, 可能成百上千維, 這需要降維技術了。
3.大數據量的計算, 在單台伺服器上是計算不了的, 這就需要用分布式計算, 所以要掌握各種分布式計算框架, 像hadoop, spark之類, 需要掌握機器學習演算法的分布式實現。
數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

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