历史图库大数据时代 数据挖掘+分析已成“绝技”

发布时间 2020-01-31

  随着时代的发展,人类产生的数据成倍增长,数据的开放性应用和数据可挖掘价值越来越高。在大数据精准营销、大数据洞察等一系列热词背后,正是数据挖掘、分析技术发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅成为当今政务部门提升治理能力的重要手段,也成为各行各业提升核心竞争力的关键。

  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、但有潜在的有用信息和知识的过程。

  可以看出,数据挖掘是一个过程结果的称谓,即主要目标是从数据中挖取隐藏的信息。它是一个交叉科学领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计、机器学习、可视化和信息科学。

  通过统计购买某产品的人大多数来自北京,则北京是该产品的主要消费者居住的城市,这就是用的商业智能技术。

  要从100000人中找出100个购买某产品概率比较大的客户,则可以通过利用统计方法建立数学模型找到这群人,而这就要用数据挖掘技术。

  商业智能就是目标明确的创建统计分析报表,根据统计结果,提供商业决策支持,输入的是数据,输出的是信息。

  数据挖掘则是透过数据的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹,从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系,用此来洞察或预测未知事项,输入的是数据,输出的是知识。

  利用数据挖掘技术,对大量的业务数进行探索和分析揭示隐藏的、未知的规律,是商业智能的高级应用。

  分类根据样本数据中标记的类别对原数据进行分类总结,进而也可以预测未来数据的归类。历史图库

  分类与回归本质上解决的都是预测问题,不同的是分类适用于离散型目标变量的预测,而回归适用于连续型目标变量的预测。下面这些问题可以用分类和回归技术来解决:

  如何预测哪些顾客在未来半年内会取消该公司服务,哪些电话用户会申请增值服务?

  聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据数据相似度原则进行数据归类的方法。

  中国有句古话是“物以类聚,人以群分”,其实已经蕴含了聚类算法的基本思想。聚类能解决如下方面的问题:

  关联规则在一个数据集中找出各个物品或者商品之间的关系,也被称为购物篮分析。

  关联规则描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式,可以应用到很多实际业务中:

  时间序列预测是在与时间相关的历史数据中,找到数据随时间变动的规律。你可以用来解决如下问题:

  关系网络分析用来探索社会行动者及其间的关系,例如:社会关系、亲属关系、角色关系、行为关系、流动关系、地理空间关系等等。

  关系网络分析也叫社会网络分析。通过社会网络分析,可以探索和发现行动者之间隐藏的关系。常见的关系有:

  正式关系(权威关系):正式角色也是关系性的,如老板/职员、教师/学生、医生/病人关系等。

  行为上的互动关系:行动者之间的自然交往,如谈话、参加会议、拜访、提建议等。


2017开奖记录开奖结果| 本港台同步报码| 香港管家婆玄机彩图| 万事红平特网| 金多宝高手论坛| 手机现场报码开奖直播| xp.my128.net:999| www.567002.com| 报码室最快报码| 本港同步报码| 天空彩天下彩手机报码| www.10889A.com|