大数据分析关联算法

❶ 大数据分析需要什么样的基础技能高等数学

这个要求的东西蛮多的，高等数学，线性代数和概率统计是基础，一般硕士回才做这个的答，你要是光会软件操作也不行，不懂的算法的原理很难解释数据。有分类算法，聚类算法，回归算法，关联算法等等。大数据分析需要什么样的基础技能？高等数学？

❷ 电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

❸ 大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

❹ 什么是数据挖掘中的关联分析

FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。
配合FineBI新建分析中的各种控件和图表，使用OLAP的分析人员可以轻松的查看他们想要的特定的某个与结果，或是各种各样结果的汇总。

❺ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

❻ 数据分析：大数据处理的基本流程（三）

01

什么是数据分析

随着数字化进程的高速发展，越来越多的企业面对愈加激烈的竞争，差异化的市场，多变的环境，常常会面临各种难题，也变得更依赖于数据。

分析的本质是让业务更加清晰，让决策更加高效。 数据分析 作为大数据价值产生的必要步骤、整个 大数据处理流程的核心 ，其在企业中的地位也越来越重要。

数据分析的目的 说白了就是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，对其加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，从而找出所研究对象的内在规律，发挥数据的作用。

简而言之， 数据分析就是一个有组织、有目的收集数据、为了使其成为信息而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在企业实际应用中，数据分析的一系列过程也是产品质量管理体系的支持过程。在企业产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务的各个过程都需要适当运用数据分析，以提升数据分析的有效性，能够适时解决企业难题、识别机会、规避风险。

数据分析的作用及价值，可简单归纳总结为下面四个方面：

1.追溯过去，了解真相（识别机会、规避风险）

2.洞察本质，寻本溯源（诊断问题、亡羊补牢）

3.掌握规律，预测未来（评估效果、改进策略）

4.采取措施，驱动行动（提高效率、加强管理）

02

数据分析的三个常用方法

数据分析本身是一个非常大的领域，这里将主要讨论一下在企业产品整个寿命周期期间，3个常用的数据分析方法 （想看数据分析常用算法的小伙伴可以点这里跳转） ：

数据趋势分析

数据对比分析

数据细分分析

趋势 ， 对比 ， 细分 ，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如产品点击率、活跃用户数等。简单的数据趋势图并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念： 环比，同比，定基比 。

环比 指本期统计数据与上期比较，利用环比可以知道最近的变化趋势，但是有些数据可能会受季节、时间、地域等因素影响而产生差异。

为了消除差异，于是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。

定基比 就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释。

数据对比分析

很多时候单独看数据的趋势变化并不能说明问题，此时就需要给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义，这也是对比分析的意义所在。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业情况，全站的情况等。

有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准，也就是A/B test，比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致，只有这样才能得到比较有说服力的数据。可以简单理解为样本数量为2的控制变量法。

数据细分分析

在得到一些初步结论后，就需要进一步对数据进行细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

进行数据细分分析时，一定要进行多维度的细拆，可以包括但不限于：

分时 ：不同时间短数据是否有变化

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异

分地区 ：不同地区的数据是否有变化

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺

03

大数据时代数据分析面临的挑战

大数据时代，数据分析技术的发展也并非一直顺风顺水，眼下可能会面临一些新的挑战，主要有以下几点：

1

数据量大并不一定意味着数据价值的增加，也有可能是意味着数据噪音的增多。

因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。

2

大数据时代的算法需要进行调整。

大数据的应用常常具有实时性的特点，算法准确率不再是大数据应用的最主要指标。很多时候，算法需要在处理实时性和准确率之间博得一个平衡点。

其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。

最后，在选择处理大数据的算法时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从少量数据中挖掘出有效信息的算法并非一定适用大数据。

3

数据结果的衡量标准。

对大数据进行分析并非易事，同样的，对大数据分析结果好坏如何衡量也是大数据时代数据分析面临的更大挑战之一。

大数据时代的数据体量大、类型混杂、产生速度快，进行分析时如果没有对整个数据的分布特点了如指掌，无疑会导致在设计衡量的方法、指标时遇到困难。

企通查-企业大数据平台基于 数据采集、特征提取、信息关联、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析 等先进技术，清晰构建企业全维度动态画像，通过 企业风控指数、企业信用指数、企业活力指数 三大指数模型体系和基于 企业基本能力、创新能力、经营能力、核心能力、财务能力和风险能力 六大方面的大数据风控体系，实现对企业和客户的 全流程主动感知、重点监控、变动提醒和风险预警 。此外，企通查还可以根据客户的不同需求定制所需的一系列企业数据。

❼ 大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
该项目主要由五部分组成：
1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；
2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；
3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；
4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；
5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
3、 Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
4、 Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
功能和特点
免费提供数据挖掘技术和库
100%用Java代码（可运行在操作系统）
数据挖掘过程简单，强大和直观
内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程
可以用简单脚本语言自动进行大规模进程
多层次的数据视图，确保有效和透明的数据
图形用户界面的互动原型
命令行（批处理模式）自动大规模应用
Java API（应用编程接口）
简单的插件和推广机制
强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模
400多个数据挖掘运营商支持
耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。
Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体；Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的；可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行；
Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
7、 SAS Enterprise Miner
§ 支持整个数据挖掘过程的完备工具集
§ 易用的图形界面,适合不同类型的用户快速建模
§ 强大的模型管理和评估功能
§ 快速便捷的模型发布机制, 促进业务闭环形成
数据分析算法
大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等（见图1）。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等，本质上都是分类问题。分类学习也是机器学习领域，研究最彻底、使用最广泛的一个分支。
最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，机器学习顶级期刊）杂志发表了一篇有趣的论文。他们让179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在UCI 121个数据集上进行了“大比武”（UCI是机器学习公用数据集，每个数据集的规模都不大）。结果发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名，但两者差异不大。在84.3%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法。也就是说，在大多数情况下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。
KNN
K最近邻算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。详细介绍链接
Naive Bayes
朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。详细介绍链接
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
SVM
支持向量机算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。详细介绍链接
Apriori
Apriori算法是关联规则挖掘算法，通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则，关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。详细介绍链接
PageRank
网页重要性/排名算法。PageRank算法最早产生于Google,核心思想是通过网页的入链数作为一个网页好快的判定标准，如果1个网页内部包含了多个指向外部的链接，则PR值将会被均分，PageRank算法也会遭到LinkSpan攻击。详细介绍链接
RandomForest
随机森林算法。算法思想是决策树+boosting.决策树采用的是CART分类回归数,通过组合各个决策树的弱分类器,构成一个最终的强分类器,在构造决策树的时候采取随机数量的样本数和随机的部分属性进行子决策树的构建,避免了过分拟合的现象发生。详细介绍链接
Artificial Neural Network
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。

❽ 大数据的数据分析方法有哪些如何学习

1. 漏斗分析法

   漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最常见的是应用于营销分析中，由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果，所以在精细化运营应用广泛的今天，漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

2. 对比分析法

   对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
   

   在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

3. 用户分析法

   用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

   通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到了更多人的关注，但是同时，也需要做留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增长数据，才能反映一段时间产品的使用情况，关于活跃率、留存率的计算。

4. 细分分析法

   在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

5. 指标分析法

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

❾ 用大数据分析找出数据间隐藏的关联性

用大数据分析找出数据间隐藏的关联性
智能穿戴设备监测健康、城市交通和天气的观测、抓捕罪犯、金融监管……伴随着大数据呈现出无孔不入的趋势，大数据分析开始成为人类进行科学决策的重要工具。从IT时代向DT时代的转变，大数据分析技术用迅速、精准的方式构建更加低成本、高效率的商业社会，并作为时下最为流行的技术之一，已经渗透到行业的方方面面，帮助企业用数据驱动业务的发展。
“DT时代的到来，对客户全方位的了解可谓是全所未有的。有了数据分析技术，企业可以将服务做的更细致全面，将被动转变为主动。”北京明略软件系统有限公司副总裁兼金融事业部总经理周卫天认为，大数据与行业的融合，让数据本身的价值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同数据源间的隐藏关系
成立于2014年的北京明略软件系统有限公司是一家明略数据专注于关系挖掘的大数据行业应用解决方案提供商。作为一家成立仅两年的初创企业，目前明略数据已经完成了A轮融资，B轮融资将会在明年（2016年）第二季度完成。当前明略数据主要服务包括金融业、制造业、政府等行业部门在内的大型国企。“针对金融行业和公安部门这类客户，大数据分析技术首先体现的是精准，通过关系分析管理，从而直达目标群体。”周卫天说道。
金融业是最先落地大数据的行业之一，现在国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务的运营。明略数据推出的大数据分析整合平台，帮助银行实现了风险管控、精准营销、征信管理、舆情监控等一系列的优化和提升。
·风险管控、反欺诈应用：利用数据分析，进行贷款质量评估，规避坏账风险。对中小企业融资风险监控，实现尽早发现企业违约风险。
·精准营销：在客户画像的基础上开展一系列包括交叉营销、个性化推荐、实时营销、客户生命周期管理等精准营销管理。
·征信/催收放贷增收：基于IP、GPS物理位置定位客户行为轨迹，加强银行信用卡征信审核。根据关联客户关系网，进行债务催收。
·舆情监控：检测客服中心、网上留言、社交媒体等信息，制定有效的客户维系及挽留措施。
公安/刑侦是目前明略数据服务的另一大主要行业，通过隐藏的数据关系通过算法、分析进行挖掘，快速的帮助公安部门找到有效信息，从而顺藤摸瓜，抓到罪犯，提升紧急事件的应对能力。举个简单的例子，通过最开始的订票信息，IP地址，到后来的车次、酒店信息、运营商的数据，将数据间进行关联分析，就可以确定订票人之间的关系。
给用户“技术+服务”两大保障
以上介绍的金融业和公安部门是明略数据主要服务的两大行业、部门，对此也不难从侧面发现明略数据针对数 据安全性可以给出较高的保障。作为一个数据服务商，明略数据从网络安全、技术数据安全、使用安全等多方面入手，做到让客户安心。周卫天介绍，明略数据是国 内外第一家在SQL on Hadoop三大查询引擎（Hive, Impala和Spark SQL）上实现行，列级别细颗粒度的权限控制大数据平台供应商。
有了技术上的优势，也就有了竞争的底气。在被问到如何在国内的大数据市场中抢占份额的时候，周卫天的说 法很淡然，尽管国内的巨头已经进入进来，但市场很大，对像明略数据这样快速成长的企业还是存在很大的机会。另外，明略的优势是拥有专业的技术团队，可以把 海量的数据源进行关联分析、深度挖掘，找出其中所隐藏的关系线索。
谈到今后的发展策略，除了技术的专注，服务好现有客户将是明略数据近几年关注的焦点。据了解，2016年明略数据将扩大各省市分公司规模，采取就近布局，包括市场、内部管理运营制定一系列的分级响应措施， 增强客户的售后服务。此外在未来，明略数据也会邀请客户和技术人员进入到项目中来，以便更好地了解技术的使用，从而可以快速上手，以周卫天的话说，这也是客户增值服务的另一个角度。

❿ 啤酒尿布的关联算法怎么来的

一、故事背景：

在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆
在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实大数据案例。原
来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所 以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的大数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢?这又给了我们什么样的启示呢?

这就是关联!

关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间
依赖或关 联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性
association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用

的词是relevance;而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是
用associationrules来表示的。

如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其
他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部(LHS)，而B被称为结果或者右部(RHS)。如果
我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则(买尿布的人也会买啤酒)，那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。

关联规则的发现过程可分为如下两步：

第一步是迭代识别所有的频繁项目集(FrequentItemsets)，要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值;

第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。

支
持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现的频率称为支持度，反映关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的可信程
度。如果某条规则同时满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence)，则称它为强关联规则。

关联规则数据挖掘阶段

第
一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一
水平。以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度
(MinimumSupport)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组
(Frequentk-itemset)，一般表示为Largek或Frequentk。算法并从Largek的项目组中再试图产生长度超过k的项目集
Largek+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。

关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小可信度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的可信度满足最小可信度，则称此规则为关联规则。

例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则，若其可信度大于等于最小可信度，则称{A,B}为关联规则。

就
“啤酒+尿布”这个案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值，在此假设最小

支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘
所找到的关联规则{尿布，啤酒}满足下列条件，将可接受{尿布，啤酒}的关联规则。用公式可以描述为：

Support(尿布，啤酒)≥5%andConfidence(尿布，啤酒)≥65%。

其
中，Support(尿布，啤酒)≥5%于此应用范例中的意义为：在所有的交易记录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行
为。Confidence(尿布，啤酒)≥65%于此应用范例中的意义为：在所有包含尿布的交易记录资料中，至少有65%的交易会同时购买啤酒。

因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，我们将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据{尿布，啤酒}关联规则而定，因为就过去的交易记录而言，支持了“大部分购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。

从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散值的情况。

如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值)，数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。