如何进行数据挖掘

Ⅰ 大数据时代怎么做数据挖掘

大数据时代也好，还是非大数据时代也好，数据挖掘分析要现有目标，你想达成什么样的目的，然后再寻找达成目的的方法，这个是最重要的，不能偏离方向，非要往大数据上靠。
大数据也并非是个一个技术，而是由很多技术的统称，即包含分布式存储、计算等，也包含传统的统计分析等。

Ⅱ 如何进行网络数据挖掘

如何进行网络数据挖掘

人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。

从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。

然而，厂商和商业分析员可以采用数据挖掘技术来解决上述问题，即通过机器学习算法，找到数据库中的隐含模式，报告结果或按照结果执行。对于数据挖掘技术，我们给厂商提供的最好帮助是：介绍数据挖掘技术所能解决的问题，详述数据挖掘技术，并深入讨论相关解决方案。

认识访问者

—- 为了让网站能够使用数据挖掘技术，厂商必须记录访问者特征及访问者所使用的条款特征。

—- 访问者特征包括人口统计特征、心理特征和技术特征。人口统计特征是一些可变的属性，比如家庭地址、收入、购买力或所拥有的娱乐设备。心理特征包括通过心理调查发现的个性类型，比如对儿童的保护倾向、购买时的冲动性及早期的技术兴趣等。技术特征是指访问者的系统属性，比如所采用的操作系统、浏览器、域名和调制解调器的速度等等。

—- 条款特征包括网络内容信息（介质类型、内容分类和URL）和产品信息（产品编号、产品目录、颜色、体积、价格、利润、数量和特价等级）等内容。

—- 当访问者访问某网站时，有关访问者的数据便会被逐渐积累起来。访问者——条款的交互信息主要包括购买历史、广告历史和优选信息，其中，购买历史是一个购买产品和购买日期的目录；广告历史表明把哪一个条款展示给访问者；优选信息是指访问者访问的优先等级；点击流信息是访问者点击的超级链接的历史信息；链接机会是指提供给访问者的超级链接。访问者——网站统计信息是指每次会话的信息，比如总的访问时间、所浏览的网页及每次会话的利润等。访问者——公司信息包括一个访问者推荐客户的数量、每个月的访问次数及上一次的访问时间等，还包括商标评价，即访问者对商标正面或负面的评价，此信息可以通过周期性的厂商调查来获得。

列出目标

—- 在网上进行交易的最大优点是厂商可以更加有效地估计出访问者的反应。当厂商有明确的且可以量化的目标时，采用数据挖掘技术的效果最好。厂商可以考虑这样一些目标：增加每次会话的平均浏览页数；增加每次结账的平均利润；减少退货；增加顾客数量；提高商标知名度；提高回头率（比如在30天内重新回来的顾客的数量）；增加每次访问的结账次数。

理解问题

—- 解决问题的第一步是清楚地描述问题。通常，网络厂商需要解决的问题是如何寻找合适的广告人群、将网页个性化、把同时购买的货物放在同一个网页上、自动地把商品分类，找出同一类访问者的特征、估计货物丢失的数据并预测未来行为。所有这一切都涉及寻找并支持各种不同的隐含模式。

寻找目标

—- 厂商采用目标寻找技术，选择接收特定广告的人群，以增加利润，提高商标知名度，或增加其他可量化的收入。在网上进行目标寻找必须考虑各种不同的广告费用。

—- 在一个访问者登记的网站上，登广告者可以根据地理信息确定广告目标。比如生活在一个国家不同地区或访问不同网站的人们常常具有不同的购物倾向，像购买不同运动队的队服等。因此，如果厂商将广告目标锁定最可能购买某产品的人群，就可能降低广告费用，并增加总利润。

—- 采用数据挖掘技术可以帮助用户选定广告活动的目标标准。网络出版物有一套变量关系，通过它们可以选定广告目标。由于在直接的邮购活动中，目标选择被广泛使用，因此有许多不同的数据挖掘工具支持目标定位。

人格化

—- 厂商采用人格化的方法选择发给个人的广告，以取得最大成果。需要指出的是，本文所谈的“广告”一词泛指网站提供的任何建议或条款，即使一个简单的超级链接，也可以被认为是广告。

—- 人格化与目标选择相反。目标选择功能是优化查看广告的人的类型，以降低广告费用。它对寻找那些还没有访问厂商站点的人很有作用。但是，在厂商的网站上进行目标选择是没有用的，所以，不如将自己的产品展示给访问网站的人看。

—- 一些人格化网站需要厂商给访问者写下零售广告的规则，我们称之为基于规则的人格化系统。如果网站有历史信息，厂商可以从第三方购买数据挖掘工具来产生规则。通常，在提供的产品或服务有限的情况下厂商使用基于规则的人格化系统，比如保险业和金融机构。在那些地方，厂商只需写下少量的规则即可。

—- 其他的人格化系统强调提供自动且实时的条款选择。这些系统常常在提供大量条款的情况下使用，比如服装、娱乐、办公设备和消费品等。厂商在面对成千上万的条款时会变得束手无策，在这种情况下，使用自动的系统更加有效。从大量的目录中进行人格化是非常复杂的，需要处理大量的数据。

关联

—- 关联是指确定在一次会话中最可能被购买或浏览的商品，又称市场分析。如果网站在网页中将这些条款放在一起，就可以提醒网站访问者购买或浏览可能忘记了的商品。如果在关联的一组商品中有某一项商品是特价，网站很可能会增加同组中其他商品的购买量。

—- 当网站使用静态的目录网页时，也可以使用关联。在这种情况下，网站会依赖厂商选择的且是网站所要查看的第一页目录网页，并提供相关的条款。

知识管理

—- 这些系统设法确定和支持自然语言文件中的模式。一个更加确切的词是“文本分析”。第一步是将单词和文本与高层的概念相关联，可以通过使用相关概念标记了的文件来训练一个系统，并直接完成它。于是，系统为每一个概念建立了一个模式匹配器，当遇到新的概念时，模式匹配器会确定文档和那个概念的相关程度。

—- 上述方法也可用于将未来的文档分类到已预先定义好的目录中。网站采用上述方法可为访问者建立自动的网址索引，新闻网站采用上述方法可以降低分类费用，此外，一些系统也采用上述方法自动总结关键问题，寻找相关的参考文档。

—- 知识管理系统可以帮助网站创建自动的查询系统。比如发给客户支持E-mail信箱的请求可以被自动分类，从FAQ库中可以自动发出应答信息等。

聚类

—- 聚类有时也称分段，是指将具有相同特征的人归结为一组，将特征平均，以形成一个“特征矢量”或“矢心”。聚类系统通常使网站确定一组数据有多少类，并设法找出最能表示大多数数据的一组聚类。聚类被一些提供商用来直接提供不同访问者特征的报告。

估计和预测

—- 估计用来猜测未知值，预测用来估计未来值。估计和预测可以使用同样的算法。

—- 估计通常用来填空。如果网站不知道某人的收入，可以通过与收入密切相关的量来估计，然后找到具有类似特征的其他人，利用他们来估计未知者的收入和信用值。

—- 预测用来估计一个人重要的未来事项。在个性化应用中，网站可以使用这些值。

—- 厂商常收集信息，以了解客户。即使从不同的方面来分析以往的事件，也可以提供许多有用的信息。这种简单的收集方法被称作在线分析处理（OLAP）系统。

—- 预测可以和OLAP技术一起总结访问某网站人群的特点，从而使得厂商对数据进行剖析，找出是哪个条款或网站特征引起了最有价值的客户的注意力。

决策树

—- 决策树本质上是导致做出某项决策的问题或数据点的流程图。比如购买汽车的决策树可以从是否需要2000年的新型汽车开始，接着询问所需车型，然后询问用户需要动力型车还是经济型车等等，直到确定用户所需要的最好的车为止。决策树系统设法创建最优路径，将问题排序，这样，经过最少的步骤，便可以做出决定。

—- 许多产品供应商在自己的产品选择系统中都制作了决策树系统。这对带着特定问题来访问网站的人来说十分重要。一旦做出某项决定，问题的答案对以后的目标选择或人格化作用便不大了。

选择答案

—- 数据挖掘技术并不适合胆怯的人。网站要面对3个主要问题：第一，许多优秀的数据挖掘专家是非常认真的；第二，很少有现成的解决方案；第三，有用的东西是非常昂贵的。

—- 对于某个问题，可能有多种数据挖掘算法，但通常只有一个最好的算法。当网站选择了一个数据挖掘产品时，要弄清楚它的算法是否适合网站想解决的问题。

—- 网络数据挖掘的世界既是地雷阵，同时又是金矿。通过保存与访问者、访问内容及交互操作相关的数据，至少可以保证网站以后可以使用它们。不管有多大困难，厂商可以从现在开始考虑评估和集成数据挖掘应用。

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Ⅲ 数据挖掘怎么实现

一楼的说法太武断了。
数据挖掘可以通过商业软件来实现，例如：SAS，SPSS clementine等；也可以通过自己编程或是下载已有的开源代码来实现，例如：决策树就有C4.5、ID3等很多种成熟的开源算法。

Ⅳ 数据挖掘具体要做什么

数据挖掘的用处有很多，在这里我只想从技术和应用两个层面来简单谈谈。

1、从技术层面来说，按照数据挖掘产出的知识可以粗分为两大类：描述型挖掘和预测型挖掘。

描述型挖掘是对现有数据的进一步精炼和归纳，从中抽取中更宏观的反映数 据特征的概念描述。举个例子来说，某家银行有几百万客户，数据仓库中存储了每个客户的人口统计信息、账户信息、交易信息、客服联络信息等详细数据。但是银 行不可能清楚地了解每位客户是什么样的客户，客户的消费模式到底是怎样的？这时一般需要把全体客户进行细分，划分为几个客户群，而且这种划分可以保证具有 相似行为、相似价值的客户会被放入同一个群组中。有了这些客户群，银行就能更容易地发现营销机会并制定营销战略。这个例子中所用的挖掘技术是聚类模型，它 就是一种典型的描述型挖掘。

预测型挖掘，顾名思义，就是建立的挖掘模型具备预测能力。这种预测能力可能包括预测哪些客户下个月会流失，哪些客户对促销活动会积极响应，哪些客户的未来价值会成长以及成长多少等等。预测型挖掘常常对企业运营具有更强的指导作用，从而更快地见效。

2、从应用层面来说，数据挖掘可以应用到很多行业中，包括电信、银行、证券、保险、制造、因特网等等。

抛开具体行业的特定应用不谈，在各个行业中一般都会把数据挖掘应用在客户关系管理（CRM）之中。在CRM中的数据挖掘应用，包括客户细分、客户价值分析、客户获取、客户保持、交叉销售和提升销售等等。此外，信用评分、欺诈侦测和文本挖掘等也是常见的应用。

Ⅳ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和

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Ⅵ 如何进行数据挖掘

这个问题范围有点大，先明白数据挖掘的几大经典算法，数据挖掘的核心也就是算法。数据挖掘可以用软件来实现，譬如SPSS和SPSS Clementine，SPSS是统计分析软件，SPSS Clementine是建模软件，内含各大经典算法的模型，可以直接使用。 这两种软件都是数据挖掘比较着名的软件，试着学习一下，对理解数据挖掘过程有好处。

Ⅶ 该如何学习数据挖掘

技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。
技能三：懂设计
说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。
技能四：几项专业技能
统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
技能五：提升个人能力。
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。
技能六：随时贴近数据文化
拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？
拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

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Ⅷ 什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。