企业网站建设前言,宁海县做企业网站,国外有什么网站做游戏,外贸网站推广平台哪个好数据挖掘主要侧重解决四类问题#xff1a;分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳#xff0c;数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说…数据挖掘主要侧重解决四类问题分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说数据挖掘主要侧重解决四类问题分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。 一、分类问题 分类问题属于预测性的问题但是它跟普通预测问题的区别在于其预测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如55、65、75……)。 举个栗子:你和朋友在路上走着迎面走来一个人你对朋友说我猜这个人是个上海人那么这个问题就属于分类问题;如果你对朋友说我猜这个人的年龄在30岁左右那么这个问题就属于后面要说到的预测问题。 商业案例中分类问题可谓是最多的给你一个客户的相关信息预测一下他未来一段时间是否会离网?信用度是好/一般/差?是否会使用你的某个产品?将来会成为你的高/中/低价值的客户?是否会响应你的某个促销活动? …… 有一种很特殊的分类问题那就是“二分”问题显而易见“二分”问题意味着预测的分类结果只有两个类如是/否;好/坏;高/低……;这类问题也称为0/1问题。之所以说它很特殊主要是因为解决这类问题时我们只需关注预测属于其中一类的概率即可因为两个类的概率可以互相推导。如预测X1的概率为P(X1)那么X0的概率P(X0)1-P(X1)这一点是非常重要的。 可能很多人已经在关心数据挖掘方法是怎么预测P(X1)这个问题的了其实并不难。解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集已经明确知道了某些用户的分类结果。 例如已经收集到了10000个用户的分类结果其中7000个是属于“1”这类;3000个属于“0”这类。伴随着收集到分类结果的同时还收集了这10000个用户的若干特征(指标、变量)。这样的数据集一般在数据挖掘中被称为训练集顾名思义分类预测的规则就是通过这个数据集训练出来的。 训练的思路大概是这样的对所有已经收集到的特征/变量分别进行分析寻找与目标0/1变量相关的特征/变量然后归纳出P(X1)与筛选出来的相关特征/变量之间的关系(不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的如回归的方法是通过函数关系式决策树方法是通过规则集)。 如需了解细节请查阅决策树、Logistic回归、判别分析、神经网络、Chi-square、Gini、……等相关知识。 二、聚类问题 聚类问题不属于预测性的问题它主要解决的是把一群对象划分成若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的核心。所谓“物以类聚人以群分”故得名聚类。 聚类问题容易与分类问题混淆主要是语言表达的原因因为我们常说这样的话“根据客户的消费行为我们把客户分成三个类***个类的主要特征是……”实际上这是一个聚类问题但是在表达上容易让我们误解为这是个分类问题。 分类问题与聚类问题是有本质区别的分类问题是预测一个未知类别的用户属于哪个类别(相当于做单选题)而聚类问题是根据选定的指标对一群用户进行划分(相当于做开放式的论述题)它不属于预测问题。 聚类问题在商业案例中也是一个非常常见的例如需要选择若干个指标(如价值、成本、使用的产品等)对已有的用户群进行划分特征相似的用户聚为一类特征不同的用户分属于不同的类。 聚类的方法层出不穷基于用户间彼此距离的长短来对用户进行聚类划分的方法依然是当前***的方法。大致的思路是这样的 1.首先确定选择哪些指标对用户进行聚类; 2.然后在选择的指标上计算用户彼此间的距离距离的计算公式很多最常用的就是直线距离(把选择的指标当作维度、用户在每个指标下都有相应的取值可以看作多维空间中的一个点用户彼此间的距离就可理解为两者之间的直线距离); 3.***聚类方法把彼此距离比较短的用户聚为一类类与类之间的距离相对比较长。 如需了解细节请查阅聚类分析、系统聚类、K-means聚类、欧氏距离、马氏距离等知识。 三、关联问题 说起关联问题可能要从“啤酒和尿布”说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典案例也有人说是为了宣传数据挖掘/数据仓库而编造出来的虚构的“托”。不管如何“啤酒和尿布”给了我们一个启示世界上的万事万物都有着千丝万缕的联系我们要善于发现这种关联。 关联分析要解决的主要问题是 一群用户购买了很多产品之后哪些产品同时购买的几率比较高?买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高? 可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛所以又叫“购物篮分析”英文简称为MBA当然此MBA非彼MBA,意为Market Basket Analysis。 如果在研究的问题中一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性;如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的而且分析时需要突出时间先后上的关联如先买了什么然后后买什么?那么这类问题称之为序列问题它是关联问题的一种特殊情况。从某种意义上来说序列问题也可以按照关联问题来操作。 关联分析有三个非常重要的概念那就是“三度”支持度、可信度、提升度。假设有10000个人购买了产品其中购买A产品的人是1000个购买B产品的人是2000个AB同时购买的人是800个。 支持度指的是关联的产品(假定A产品和B产品关联)同时购买的人数占总人数的比例即800/100008%有8%的用户同时购买了A和B两个产品;可信度指的是在购买了一个产品之后购买另外一个产品的可能性例如购买了A产品之后购买B产品的可信度800/100080%即80%的用户在购买了A产品之后会购买B产品;提升度就是在购买A产品这个条件下购买B产品的可能性与没有这个条件下购买B产品的可能性之比没有任何条件下购买B产品可能性2000/1000020%那么提升度80%/20%4。 如需了解细节请查阅关联规则、apriror算法中等相关知识。 四、预测问题 此处说的预测问题指的是狭义的预测并不包含前面阐述的分类问题因为分类问题也属于预测。一般来说我们谈预测问题主要指预测变量的取值为连续数值型的情况。 例如天气预报预测明天的气温、国家预测下一年度的GDP增长率、电信运营商预测下一年的收入、用户数等? 预测问题的解决更多的是采用统计学的技术例如回归分析和时间序列分析。回归分析是一种非常古典而且影响深远的统计方法最早是由达尔文的表弟高尔顿在研究生物统计中提出来的方法它的主要目的是研究目标变量与影响它的若干相关变量之间的关系通过拟和类似YaX1bX2……的关系式来揭示变量之间的关系。通过这个关系式在给定一组X1、X2……的取值之后就可以预测未知的Y值。 相对来说用于预测问题的回归分析在商业中的应用要远远少于在医学、心理学、自然科学中的应用。最主要的原因是后者是更偏向于自然科学的理论研究需要有理论支持的实证分析而在商业统计分析中更多的使用描述性统计和报表去揭示过去发生了什么或者是应用性更强的分类、聚类问题。 阅读目录置顶)(长期更新计算机领域知识https://blog.csdn.net/weixin_43392489/article/details/102380691 阅读目录置顶)(长期更新计算机领域知识https://blog.csdn.net/weixin_43392489/article/details/102380882