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大数据的核心:数据挖掘

木马童年 2018-9-27 19:00 459 0

大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这 ...

大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这个过程是什么?如何开始?

总结的过程也是一个学习的过程,通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘,中间会贯穿很多的概念,算法,业务转换,过程,建模等等。

我们列一下要谈论的话题:

1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘?

2、数据挖掘在营销和CRM中的应用?

3、数据挖掘的过程

4、你应理解的统计学

5、数据描述与预测:剖析与预测建模

6、经典的数据挖掘技术

7、各类算法

8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘

9、具体的案例分析

什么是数据挖掘?

是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类:数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式(pattern)和规则(rule)的业务流程。

这里谈到了发现模式与规则,其实就是一项业务流程,为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单,或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前,数据的获得不再是一个障碍,而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧,也可以用计算机来完成其最擅长的工作:提出问题并解决问题。模式和规则的定义:就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源,既考虑客户数量上的短期效益,同时也考虑客户价值的中期和长期收益。

而在上面的过程,最重要的一点就是:如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系,这就是客户关系管理,CRM。

专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如,为交叉销售和向上销售改进推荐,预测未来的用户级别,建模客户生存价值,根据用户行为对客户进行划分,为访问网站的客户选择最佳登录页面,确定适合列入营销活动的候选者,以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。

两种关键技术:生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。

经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移,他们对客户的了解也会越来越多,从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是:忠实的顾客和盈利的商店。

但是拥有数十万或数百万客户的大公司,则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境,他们必须要面对的是,学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。

数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始,通过分析来启动或激励行为,这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。

因此,对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说,不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。

相反,在业务策略上必须包含:1、数据收集。2、为长期利益分析数据。3、针对分析结果做出分析。

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