如何進行數據挖掘

Ⅰ 大數據時代怎麼做數據挖掘

大數據時代也好，還是非大數據時代也好，數據挖掘分析要現有目標，你想達成什麼樣的目的，然後再尋找達成目的的方法，這個是最重要的，不能偏離方向，非要往大數據上靠。
大數據也並非是個一個技術，而是由很多技術的統稱，即包含分布式存儲、計算等，也包含傳統的統計分析等。

Ⅱ 如何進行網路數據挖掘

如何進行網路數據挖掘

人們在訪問某網站的同時，便提供了個人對網站內容的反饋信息：點擊了哪一個鏈接，在哪裡瀏覽時間最多，用了哪個搜索項、總體瀏覽時間、個人姓名和住址等。所有這些信息都被保存在一個資料庫中。

從資料庫保存的信息來看，網站擁有了大量的網站訪問者及其訪問內容的信息，但擁有這些信息卻不見得能夠充分利用。藉助數據倉庫報告系統（一般稱作在線分析處理系統），只能報告可直接觀察到的和簡單相關的信息，不能告訴網站信息模式及怎樣對其進行處理，並且它很難深刻分析復雜信息，需要網站自已加工與處理。

然而，廠商和商業分析員可以採用數據挖掘技術來解決上述問題，即通過機器學習演算法，找到資料庫中的隱含模式，報告結果或按照結果執行。對於數據挖掘技術，我們給廠商提供的最好幫助是：介紹數據挖掘技術所能解決的問題，詳述數據挖掘技術，並深入討論相關解決方案。

認識訪問者

—- 為了讓網站能夠使用數據挖掘技術，廠商必須記錄訪問者特徵及訪問者所使用的條款特徵。

—- 訪問者特徵包括人口統計特徵、心理特徵和技術特徵。人口統計特徵是一些可變的屬性，比如家庭地址、收入、購買力或所擁有的娛樂設備。心理特徵包括通過心理調查發現的個性類型，比如對兒童的保護傾向、購買時的沖動性及早期的技術興趣等。技術特徵是指訪問者的系統屬性，比如所採用的操作系統、瀏覽器、域名和數據機的速度等等。

—- 條款特徵包括網路內容信息（介質類型、內容分類和URL）和產品信息（產品編號、產品目錄、顏色、體積、價格、利潤、數量和特價等級）等內容。

—- 當訪問者訪問某網站時，有關訪問者的數據便會被逐漸積累起來。訪問者——條款的交互信息主要包括購買歷史、廣告歷史和優選信息，其中，購買歷史是一個購買產品和購買日期的目錄；廣告歷史表明把哪一個條款展示給訪問者；優選信息是指訪問者訪問的優先等級；點擊流信息是訪問者點擊的超級鏈接的歷史信息；鏈接機會是指提供給訪問者的超級鏈接。訪問者——網站統計信息是指每次會話的信息，比如總的訪問時間、所瀏覽的網頁及每次會話的利潤等。訪問者——公司信息包括一個訪問者推薦客戶的數量、每個月的訪問次數及上一次的訪問時間等，還包括商標評價，即訪問者對商標正面或負面的評價，此信息可以通過周期性的廠商調查來獲得。

列出目標

—- 在網上進行交易的最大優點是廠商可以更加有效地估計出訪問者的反應。當廠商有明確的且可以量化的目標時，採用數據挖掘技術的效果最好。廠商可以考慮這樣一些目標：增加每次會話的平均瀏覽頁數；增加每次結賬的平均利潤；減少退貨；增加顧客數量；提高商標知名度；提高回頭率（比如在30天內重新回來的顧客的數量）；增加每次訪問的結賬次數。

理解問題

—- 解決問題的第一步是清楚地描述問題。通常，網路廠商需要解決的問題是如何尋找合適的廣告人群、將網頁個性化、把同時購買的貨物放在同一個網頁上、自動地把商品分類，找出同一類訪問者的特徵、估計貨物丟失的數據並預測未來行為。所有這一切都涉及尋找並支持各種不同的隱含模式。

尋找目標

—- 廠商採用目標尋找技術，選擇接收特定廣告的人群，以增加利潤，提高商標知名度，或增加其他可量化的收入。在網上進行目標尋找必須考慮各種不同的廣告費用。

—- 在一個訪問者登記的網站上，登廣告者可以根據地理信息確定廣告目標。比如生活在一個國家不同地區或訪問不同網站的人們常常具有不同的購物傾向，像購買不同運動隊的隊服等。因此，如果廠商將廣告目標鎖定最可能購買某產品的人群，就可能降低廣告費用，並增加總利潤。

—- 採用數據挖掘技術可以幫助用戶選定廣告活動的目標標准。網路出版物有一套變數關系，通過它們可以選定廣告目標。由於在直接的郵購活動中，目標選擇被廣泛使用，因此有許多不同的數據挖掘工具支持目標定位。

人格化

—- 廠商採用人格化的方法選擇發給個人的廣告，以取得最大成果。需要指出的是，本文所談的「廣告」一詞泛指網站提供的任何建議或條款，即使一個簡單的超級鏈接，也可以被認為是廣告。

—- 人格化與目標選擇相反。目標選擇功能是優化查看廣告的人的類型，以降低廣告費用。它對尋找那些還沒有訪問廠商站點的人很有作用。但是，在廠商的網站上進行目標選擇是沒有用的，所以，不如將自己的產品展示給訪問網站的人看。

—- 一些人格化網站需要廠商給訪問者寫下零售廣告的規則，我們稱之為基於規則的人格化系統。如果網站有歷史信息，廠商可以從第三方購買數據挖掘工具來產生規則。通常，在提供的產品或服務有限的情況下廠商使用基於規則的人格化系統，比如保險業和金融機構。在那些地方，廠商只需寫下少量的規則即可。

—- 其他的人格化系統強調提供自動且實時的條款選擇。這些系統常常在提供大量條款的情況下使用，比如服裝、娛樂、辦公設備和消費品等。廠商在面對成千上萬的條款時會變得束手無策，在這種情況下，使用自動的系統更加有效。從大量的目錄中進行人格化是非常復雜的，需要處理大量的數據。

關聯

—- 關聯是指確定在一次會話中最可能被購買或瀏覽的商品，又稱市場分析。如果網站在網頁中將這些條款放在一起，就可以提醒網站訪問者購買或瀏覽可能忘記了的商品。如果在關聯的一組商品中有某一項商品是特價，網站很可能會增加同組中其他商品的購買量。

—- 當網站使用靜態的目錄網頁時，也可以使用關聯。在這種情況下，網站會依賴廠商選擇的且是網站所要查看的第一頁目錄網頁，並提供相關的條款。

知識管理

—- 這些系統設法確定和支持自然語言文件中的模式。一個更加確切的詞是「文本分析」。第一步是將單詞和文本與高層的概念相關聯，可以通過使用相關概念標記了的文件來訓練一個系統，並直接完成它。於是，系統為每一個概念建立了一個模式匹配器，當遇到新的概念時，模式匹配器會確定文檔和那個概念的相關程度。

—- 上述方法也可用於將未來的文檔分類到已預先定義好的目錄中。網站採用上述方法可為訪問者建立自動的網址索引，新聞網站採用上述方法可以降低分類費用，此外，一些系統也採用上述方法自動總結關鍵問題，尋找相關的參考文檔。

—- 知識管理系統可以幫助網站創建自動的查詢系統。比如發給客戶支持E-mail信箱的請求可以被自動分類，從FAQ庫中可以自動發出應答信息等。

聚類

—- 聚類有時也稱分段，是指將具有相同特徵的人歸結為一組，將特徵平均，以形成一個「特徵矢量」或「矢心」。聚類系統通常使網站確定一組數據有多少類，並設法找出最能表示大多數數據的一組聚類。聚類被一些提供商用來直接提供不同訪問者特徵的報告。

估計和預測

—- 估計用來猜測未知值，預測用來估計未來值。估計和預測可以使用同樣的演算法。

—- 估計通常用來填空。如果網站不知道某人的收入，可以通過與收入密切相關的量來估計，然後找到具有類似特徵的其他人，利用他們來估計未知者的收入和信用值。

—- 預測用來估計一個人重要的未來事項。在個性化應用中，網站可以使用這些值。

—- 廠商常收集信息，以了解客戶。即使從不同的方面來分析以往的事件，也可以提供許多有用的信息。這種簡單的收集方法被稱作在線分析處理（OLAP）系統。

—- 預測可以和OLAP技術一起總結訪問某網站人群的特點，從而使得廠商對數據進行剖析，找出是哪個條款或網站特徵引起了最有價值的客戶的注意力。

決策樹

—- 決策樹本質上是導致做出某項決策的問題或數據點的流程圖。比如購買汽車的決策樹可以從是否需要2000年的新型汽車開始，接著詢問所需車型，然後詢問用戶需要動力型車還是經濟型車等等，直到確定用戶所需要的最好的車為止。決策樹系統設法創建最優路徑，將問題排序，這樣，經過最少的步驟，便可以做出決定。

—- 許多產品供應商在自己的產品選擇系統中都製作了決策樹系統。這對帶著特定問題來訪問網站的人來說十分重要。一旦做出某項決定，問題的答案對以後的目標選擇或人格化作用便不大了。

選擇答案

—- 數據挖掘技術並不適合膽怯的人。網站要面對3個主要問題：第一，許多優秀的數據挖掘專家是非常認真的；第二，很少有現成的解決方案；第三，有用的東西是非常昂貴的。

—- 對於某個問題，可能有多種數據挖掘演算法，但通常只有一個最好的演算法。當網站選擇了一個數據挖掘產品時，要弄清楚它的演算法是否適合網站想解決的問題。

—- 網路數據挖掘的世界既是地雷陣，同時又是金礦。通過保存與訪問者、訪問內容及交互操作相關的數據，至少可以保證網站以後可以使用它們。不管有多大困難，廠商可以從現在開始考慮評估和集成數據挖掘應用。

以上是小編為大家分享的關於如何進行網路數據挖掘的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅲ 數據挖掘怎麼實現

一樓的說法太武斷了。
數據挖掘可以通過商業軟體來實現，例如：SAS，SPSS clementine等；也可以通過自己編程或是下載已有的開源代碼來實現，例如：決策樹就有C4.5、ID3等很多種成熟的開源演算法。

Ⅳ 數據挖掘具體要做什麼

數據挖掘的用處有很多，在這里我只想從技術和應用兩個層面來簡單談談。

1、從技術層面來說，按照數據挖掘產出的知識可以粗分為兩大類：描述型挖掘和預測型挖掘。

描述型挖掘是對現有數據的進一步精煉和歸納，從中抽取中更宏觀的反映數 據特徵的概念描述。舉個例子來說，某家銀行有幾百萬客戶，數據倉庫中存儲了每個客戶的人口統計信息、賬戶信息、交易信息、客服聯絡信息等詳細數據。但是銀 行不可能清楚地了解每位客戶是什麼樣的客戶，客戶的消費模式到底是怎樣的？這時一般需要把全體客戶進行細分，劃分為幾個客戶群，而且這種劃分可以保證具有 相似行為、相似價值的客戶會被放入同一個群組中。有了這些客戶群，銀行就能更容易地發現營銷機會並制定營銷戰略。這個例子中所用的挖掘技術是聚類模型，它 就是一種典型的描述型挖掘。

預測型挖掘，顧名思義，就是建立的挖掘模型具備預測能力。這種預測能力可能包括預測哪些客戶下個月會流失，哪些客戶對促銷活動會積極響應，哪些客戶的未來價值會成長以及成長多少等等。預測型挖掘常常對企業運營具有更強的指導作用，從而更快地見效。

2、從應用層面來說，數據挖掘可以應用到很多行業中，包括電信、銀行、證券、保險、製造、網際網路等等。

拋開具體行業的特定應用不談，在各個行業中一般都會把數據挖掘應用在客戶關系管理（CRM）之中。在CRM中的數據挖掘應用，包括客戶細分、客戶價值分析、客戶獲取、客戶保持、交叉銷售和提升銷售等等。此外，信用評分、欺詐偵測和文本挖掘等也是常見的應用。

Ⅳ 企業如何有效地進行數據挖掘和分析

經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和

想要學習了解更多數據挖掘的信息，推薦CDA數據分析師課程。「CDA 數據分析師認證」是一套科學化，專業化，國際化的人才考核標准，涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零 售、醫療、旅遊等，涉及崗位包括大數據、數據析、市場、產品、運營、咨詢、投資、研發等。點擊預約免費試聽課。

Ⅵ 如何進行數據挖掘

這個問題范圍有點大，先明白數據挖掘的幾大經典演算法，數據挖掘的核心也就是演算法。數據挖掘可以用軟體來實現，譬如SPSS和SPSS Clementine，SPSS是統計分析軟體，SPSS Clementine是建模軟體，內含各大經典演算法的模型，可以直接使用。 這兩種軟體都是數據挖掘比較著名的軟體，試著學習一下，對理解數據挖掘過程有好處。

Ⅶ 該如何學習數據挖掘

技能一：理解資料庫。
還以為要與文本數據打交道嗎？答案是：NO！進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫來存儲數據，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。
技能二：掌握數據整理、可視化和報表製作。
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有DataWrangler和R。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，實用工具有ggvis，D3，vega。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。如大數據魔鏡可視化分析軟體(「魔鏡」)既可以滿足企業需求，也可以適應個人需要，是進行數據分析的一個新型而精準的產品。
技能三：懂設計
說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。
技能四：幾項專業技能
統計學技能——統計學是數據分析的基礎，掌握統計學的基本知識是數據分析師的基本功。從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
社會學技能——從社會化角度看，人有社會性，收群體心理的影響。數據分析師沒有社會學基本技能，很難對市場現象做出合理解釋。
另外，最好還能懂得財務管理知識和心理學概況。這些都將會使你做數據分析的過程更容易。
技能五：提升個人能力。
有了產品可以將數據展示出來，還需要具備基本的分析師能力。首先，要了解模型背後的邏輯，不能單純地在模型中看，而要放到整個項目的上下文中去看。要理解數據的信息，形成一個整體系統，這樣才能夠做好細節。另外，與數據打交道，細心和耐心也是必不可少的。
技能六：隨時貼近數據文化
擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？
擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

大數據魔鏡知識社區，你可以關注下，shi.moojnn.com

Ⅷ 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、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。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。