腾讯玩转数据挖掘

数据挖掘概述

数据挖掘概述阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结回到顶部何为数据挖掘？数据挖掘就是指从数据中获取知识。好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。

笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。回到顶部数据挖掘背后的哲学思想在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。回到顶部数据挖掘的起源由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。

数据挖掘工程师工作的职责概述

数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。任职要求：

1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和实现。【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。

广点通的投放指引,流程介绍

广点通广告是基于腾讯社交网络的效果广告平台，通过广点通广告系统，用户可以在腾讯旗下的qq、qq空间、qq音乐、qq浏览器、腾讯新闻等平台进行广告投放，为产品的品牌宣传和品牌文化做推广。在“互联网+”时代，广点通广告可以覆盖Android，ios等手机系统，其广告的形式主要有开屏广告、插屏广告、banner广告等。而在官方后台可以通过对QQ、微信用户所产生的数据进行深入分析，为广告主提供众多的标签类目，以在广告投放中精确锁定目标人群。同时，不断精进的跨屏定向、人群拓展和智能出价等技术，也将助力广告主持续提升投放效率与效果。一、广点通广告的优势 1、海量用户腾讯旗下qq、qq空间、qq音乐、qq浏览器、腾讯新闻等各大社交app，受众覆盖范围广，年龄跨度大，每天有超过8亿用户使用腾讯产品及第三方应用。广点通广告位广告主提供优质的广告展示位置，并与众多外部网站合作，以此获取更多的流量，日均广告曝光量过百亿。帮助广告主与受众建立联系，将优质商业信息推送给真正需要的人。 2、精准定位依靠腾讯庞大的数据库，结合内部独特算法，提供众多广告定向条件，可以从中选择适合达成商业目标的条件锁定人群。这些条件包括人口属性、商业兴趣、地理位置、使用设备、天气环境等等，，帮助广告主锁定对象，精准定位，实现更高效率更高价值的营销。 3、物美价廉更合理、透明的费用管理模式，有助于节约成本，平衡成本和收益。多种不同的计费模式，根据需要，保证量的前提，最大程度控制成本。二、广点通广告的投放指引 1、定位基于市场，产品，受众的分析以及意识 2、目标明确市场推广的目标，希望达成什么效果 3、投入设计及投放人员的投入，持续化运营三、广点通广告的转化形式 1、品牌曝光：通过广告投放来获得品牌曝光，主动出击，获得潜在用户和兴趣用户。 2、访问网站：吸引用户，由曝光升级为访问，广告投放的质量影响受众的质量。

广点通优化技巧注意事项

心之所向，所向披靡广点通优化技巧注意事项广点通是以腾讯产品为基础的DSP广告，依然采用的是CPC和CPM计费模式，它的优势毫无疑问是：借助腾讯自身产品(QQ，QQ空间，手机QQ，手机QQ空间，腾讯网等)拥有超百亿流量资源。而且具有丰富的广告资源位与丰富的展现形式。并且定向方面上更是依托了腾讯庞大的数据库以及多维度的用户行为数据，定向上较为准确，同时极少依托联盟网站，恶意点击量较少，定向准确即用户受众准确。目前，各大互联网企业势均力敌，争这块肥肉，尤其是电商行业。当然，广点通并不是每个企业都能够做好，操作它也有许多技巧可言，那么，广点通如何优化呢?它的优化方向是什么呢? 1、受众分析广点通优化方向侧重点在于定位准确，要想做好定位，就必须先对自身产品进行分析，同时收集用户定位和行为方向。了解企业目标受众群体的区域，年龄段，上网时间，性别等。当然受众分析，平时可以参考很多数据，比如通过之前百度推广收集获取到的数据，利用微信微博问卷分析获取到的数据等。自身用户定位非常重要，直接关系到后续定向是否准确，这是降低成本的重要环节，不可忽略且必须高度重视。 2、投放定向

广点通效果的准确与否，关键在于投放定向。广点通投放定向有：投放日期，投放时间，推广商品(网站链接-不绑定域名，QQ商家，认证空间，QQ群，腾讯课堂，Addroid应用，ios应用，营销QQ)，投放平台(QQ空间，朋友社区，QQ/Q+客户端，QQ音乐客户端，移动平台，腾讯网，PC联盟)，广告规格(文字链，图片，图文描述)。最为重要的环节就是：定向设置，定向设置中包含了：投放区域，用户年龄，性别，上网场景，用户情况，用户行为等。这些都是非常重要的环节，都必须根据第一环节受众环节作出判断且不断测试与优化，调整最优方案。 3、素材创意定向准确固然重要，其次就是要吸引点击引流至平台，定向准确重点方向是曝光，而素材创意的侧重点则是吸引点击。这就对素材创意要求比较高规格，必须注意的是：图片创意点突出，尤其是保证相关性。有些创意文案比较“高规格”，但是用户根本不能够一目了然，并不实用。另外广告素材也并不是以多取胜，越多越好。尤其需要规避问题：使用相同素材不要重复进行投放，过多重复会导致点击率缓慢下降。同样要注意控制相同定向条件下相似广告素材建议在1-2个，图片素材创意上一般不超过2中字体或颜色，建议多采用微软雅黑，大众字体。切不可“高逼格”采用变形字体或者比较低龄化的字体。 4、着陆页着陆页需要考虑PC端和移动端，同时一定要保证素材文案创意点能够在着陆页第一屏展现，提高相关性，防止用户直接跳出。同时还必须保证活动内容重点突出，与背景有明显的对比色。必须注重有图有真相，如果涉及到咨询或者报名流程，必须做好必要的转化工具，比如：在线咨询，在线电话，表单工具等。这些环节必须简单流程，越复杂的流程越容易流失用户。 5、数据分析与总结任何推广模式都必须注重数据分析与总结，广点通也不例外，在素材创意和着陆页上必须做好AB面测试，针对性进行数据总结与调整，尤其是各个环节的转化率，通过转化率来评估效果，同时还可以快速寻找出原因所在，及时进行有效性的调整。

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述

数据仓库与数据挖掘技术

第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44

1.1.1为什么要建立数据仓库数据仓库的作用建立数据仓库的好处

1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。

腾讯推微信广告广点通：点一下获5毛收益100%归公众号

腾讯推微信广告广点通：点一下获5毛收益100%归公众号春节过后，部分微信公众账号运营者开始赚钱，这似乎为一直被视为叫好不叫座的自媒体人带来一希望。据腾讯广点通微信推广项目总监何彦杰透露的数据显示，参加内测的公众账号截至目前近家，广告主十多家。何彦杰透露，参与内测的公众账号广告的平均点击率为3.5%。其中10%以上的公众账号点击率在以上，20%的公众账号点击率在5%以上。21世纪经济报道旗下科技类账号weTech也参与了内测，告点击率为5.6%。在近100家公众账号测试中，“罗辑思维”以十天收入超过了10000元夺魁。何彦杰告诉记者，与动APP的广告点击率相比，微信公号的广告点击率要高出很多。这是广点通继凭借移动广告联盟将第三方APP收入麾下之后，在移动端的又一大尝试，这次是微信一超级APP。如何让成千上万的微信公众账号完成商业模式的最后一步——盈利，如何将移动端的尾流量变现，21世纪经济报道记者独家专访了腾讯副总裁郑志昊与广点通微信推广项目总监何彦进入微信生态春节前两天，广点通微信公众账号产品上线测试。如果用户关注的公众账号参与了此次内测，便可

在该账号的每篇文章底部发现一个文字链接，点击一下，公众账号拥有者就获得5毛钱的收入。据解，这个价格相对移动渠道的同类推广方式高一点。郑志昊告诉21世纪经济报道记者，这个项目已经准备了一段时间，经过半个月的内测，目前正在步扩大广告主和公众账号的接入数量。据他称，最初参加内测的公众账号大部分为IT互联网行业一些自媒体，“这部分公众账号有一定影响力，对互联网也比较熟悉，让大家尝尝鲜，同时也可以试一下我们的运营，参与者能够提一些专业的意见。” 参与者中，无论是广告主还是自媒体，广点通均采用了邀请制。郑志昊表示，等测试成熟后，会逐开放申请。此次广点通在微信的试水与接入其它平台最大的不同在于仅限微信生态，即流量资源提供方（自媒运营者）和广告主（广告提供方）均在微信体系内。后者包括一些电商、游戏等品牌，一旦用户在媒体中点击广告链接，跳转到的页面只能是该广告主在微信上的产品，而无法链接至微信以外的页面，包括APP和网站。郑志昊表示，目前主要是对产品在微信生态内的提升和锻炼。这意味着，一段时间内，拟通过广点投放公众账号的品牌，必须在微信生态内有自己的产品，包括交易应用或推广公众号。“很多品牌现在需要粉丝。” 但郑志昊也表示，未来也不排斥往微信外部导流量，但现在主要还是微信生态体系内。通过广点通连接了自媒体与广告主，在此过程中，自媒体提供的是“版面”和流量。按照郑志昊的法，为了不影响微信用户的阅读体验，广点通目前统一将广告位放置在文章底部。“不着急现在就量，刻意为了加大曝光度而增加广告位。当然，在形式上目前主要以文字链接为主，但我们不排斥它方式，比如图片类和动画类展示，只是还没到那个时间。” 发力移动营销由于处于内测阶段，目前广告主与公众账号的匹配主要由广点通主导，通过数据计算，实行智能匹配。但郑志昊表示，未来会实行双向选择，分别为公众账号运营者和广告主提供清单。即自媒体运者可以选择接受哪些品牌，不接受哪些品牌；广告主也可以通过投放系统选择投放哪些自媒体。“在后台有这个技术，但要等稍微有点规模了才会开放。” 而成熟后的运行机制，还包括投放平台（公众账号）、广告显示时段等，都可以在后台的投放系统选择。定价方式为竞价，类似搜索竞价排名，“但并非出价高者得，也会考量其点击效果和转化率。”郑志昊表示。根据系统设置，目前，每个公众账号每日显示的广告条数与其点击率有关。并且同一个用户多次打会呈现不同的广告，而不同用户同一时间打开也将显示不同的广告。据何彦杰介绍，广点通会根据每个公众账号的粉丝情况针对性的评估，按照区域、年龄、身份、喜等生成不同的用户分类，然后提供给广告主，以便其自定义选择。而这也是广点通在其它平台通用方式。基于CPC效果广告原则，点击一次完成一次收费。即一段时间后，广点通会根据点击量与广告主结

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述摘要随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的

数据挖掘技术

摘要：随着Internet的普及和深入，网络远程教学越来越多地受到了教育工作者的关注和研究，但是目前的网络教学质量体系还显得不够完善、健全。如何建立一个行之有效的网络教学评价模型，已成为远程教育工作者面临的一个重要课题。本文中，通过应用数据挖掘技术实现网上教学评价模型，希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。关键词：数据挖掘；网络教学评价；评价模型 0 前言教学评价是教学活动的一个重要环节，不同的教育价值观就会有不同的网络教学评价体系。随着网上课程改革在全国范围内的不断深入展开，传统教学评价中的弊端也越来越明显地在改革中体现出来。信息技术虽然是一门新兴的学科，受传统教学观念的束缚较少，但它作为一门年轻的学科，在形成具有自身学科特点的教学评价方面还显得比较薄弱。因此，建立一种新的适应远程教学需要的、以学生发展为中心、提高网络教学水平的当代网络教学评价模型，显得非常迫切和必要。 1 数据挖掘技术概述数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘技术是指从大量的、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，又被称为数据库中的知识发现(KDD：knowledge discovery in database)。数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘后得到的信息可能会出乎意料之外，但是非常有价值，这些信息有利于决策者及时做出有效的决策。 2 数据挖掘的流程数据挖掘基本过程和主要步骤内容如下： 2.1明确目的在进行数据挖掘工作前，要清楚地知道数据挖掘的目标。事先明确挖掘的业务目标，确定达到目标的评价方法，这将大大减少挖掘工作的难度和挖掘量，否则就很难获得数据挖掘的效果。 2.2 数据准备（1）数据的选择建立了挖掘目标后，为实现这个目标选择数据。这些数据可能是数据仓库或数据市场的子集，也可能是各个联机事务处理系统中的数据。数据可能存在重名、错误、格式不一致等问题，挖掘前要增强数据的质量以保证给数据挖掘工具提供正确的数据。（2）数据的预处理在数据采集的过程中，有许多因素影响数据的准确性，所以必须对数据进行再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。（3）数据的转换将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.3数据挖掘根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 2.4结果分析对数据挖掘的结果进行解释和评价，根据用户的决策目的，转换成为能够最终被用户

广点通效果如何_广点通广告效果怎么样_广点通效果好不好

广点通效果如何？广点通广告效果怎么样？文章来源于青瓜传媒，由运营大叔发布 1、腾讯广点通广告投放介绍 2、腾讯广点通广告开户价格 3、腾讯广点通广告投放效果 4、腾讯广点通广告投放开户流程 5、腾讯广点通广告投放展现样式广点通推广效果如何? 广点通整合了腾讯社交产品、社区、腾讯新闻等众多的广告位资源，可以为广告主带来众多的来自腾讯渠道的广告曝光，同时支持定向精准投放，支持以CPC、CPM形式计费，可以为广告主带来高性价比的广告. 一、广点通广告效果怎么样？广点通广告拥有投放渠道多、资源优质、定向定准、传播广泛等优势，为广告主提供海量的品牌曝光，为广告主带来海量商机。广告效果是广告主最关注的，投放广点通广告，是希望借助腾讯平台，带来商机。虽然各行业的企业需求不同，但目标都是希望能够带来转化。但广告效果受多个因素影响，无法简单的用效果好或是效果不好来回答，适合的行业，通过广点通投放可以取得比较好的效果，但不适合的行业则可能无法取得比较好的效果，那么广点通广告效果具体会受哪些方面因素影响呢？ 1、所属行业广点通广告投放是有优质投放行业的，这些优质投放行业是在长期的投放过程中通过数据反馈出来的，各家代理商均有优质行业的列表，您可以通过代理商进行查询。 2、广告创意广点通提供平台，但是投放过程还是非常重要的，这就需要广告投放的各个环节相对比较清

晰，包括广告创意、落地页等因素都表现的较好，才会有比较好的转化。 3、广告优化广告优化工作是整个投放过程中非常重要的一个环节，要对广告投放过程中的数据进行实时监控并调整，我们要使得我们广告以最低的出价获得更大的曝光量以及更多的点击量，这样才可能带来更好的转化效果。通常意义上说，广点通广告的平台优势明显，我们需要的是有专业的广告投放人员进行投放，通过对企业自身的产品以及潜在客户的需求进行分析，将产品特性与客户需求进行统一，也是能带来良好的广告效果的，具体如何提升广点通广告效果，在下面我们会介绍到。二、投放广点通广告如何提升广告效果 1、确定适合的投放渠道广点通拥有的投放渠道非常多，这种情况有优点也有缺点，优点在于受众人群多，带来的广告曝光量非常大，缺点在于曝光量太大，而没有精准定向，就使得广告费用浪费，因此，我们在选择广点通进行广告推广时，首先要做的就是要先确定适合我们自己的平台，在投放时，我们可以按照自己的需要进行投放，避免不必要的广告浪费。例如：微电影就适合投放腾讯视频，新单曲则适合在QQ音乐，婚纱摄影适合在微信朋友圈、QQ空间等，选择适合自己的渠道是第一步； 2、广告测试互联网广告中的不确定因素太多，广告效果的好坏，就时就取决于一个“爆款”的广告创意，而这个“爆款”的广告创意怎么来的呢？通常情况下，都是经过测试过来的。在我们投放前，我们可以先准备几组创意，创意的来源可以是已经在投的同行的广告创意，已经在投的非本行业的优秀创意，自己根据自己产品设计的创意，分为三个类型，每一个类型加入2-3条创意，然后每一组创意的各条素材进行A/B测试，选择除最好的一条；将每一组中最好的创意再放在一起测试，挑选出最好的一个，然后按照这个风格再去设计创意。由于我们测试出来的风格在一定条件下是适合我们的，所以可以按照这个风格去投，然后根据投放的效果，再进行调整，使得我们的广告转化效果更好。 3、做好数据分析及时调整创意可以由专人每天对广告数据进行分析，发现其中存在的问题，并进行调整。结合广告的曝光量、点击量、点击率、咨询数、咨询成本、成交量、成交率、成交成本等数据进行分析，针对有问题的环节进行及时进行调整，使得整个投放流程更加顺畅。 4、做好落地页如果您的广告是有落地页的，那么落地页的设计就是非常重要的一个环节。落地页是我们向用户详细介绍我们产品的一个重要的窗口，落地页的文案会决定用户是否进一步产生咨询。落地页该如何设计呢？首先，突出用户的痛点，站在用户的角度，发现用户遇到的困难以及他需要解决的问题，这样用户才会感兴趣继续了解下去。其次，在落地页中强调我们的产品能够帮助用户解决什么问题，只有我们的产品能够帮助用户解决问题，这样用户才会觉得是有价值的。第三，切忌一味地自夸产品功能，这样会让访客没有参与感，不愿意继续了解。 5、做好客服工作广告投放过程中，后续的客服维护工作也是非常重要的，当客户有问题，需要能够及时响应，帮助客户及时消除疑虑，提升广告的效果。

大数据技术概述

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习：什么是机器学习关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能；研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能；通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法

4.1三个思维上的转变关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。数据混搭为制造新应用提供了重要支持。数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。

4.3大数据分析的要素大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程；数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归）余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离这种推举方法的优缺点：它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠

数据挖掘技术及应用综述

作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑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﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。１数据挖掘技术概述１．１数据挖掘的概念数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。１．２数据挖掘的简史从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。１．３数据挖掘的对象数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对象。１．４数据挖掘的工具许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的ＴｅｒａｄａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模数据挖掘技术及应用综述韩少锋陈立潮（中北大学计算机科学与技术系山西太原０３００５１）【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。【关键词】数据挖掘知识发现人工智能数据仓库【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８【文献标识码】Ｂ【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２第２期（总第８９期）机械管理开发２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡｐｒ．２００６２３??

数据挖掘技术的重要作用

数据挖掘技术的重要作用姓名：沙岚雨学号：160711119 数据挖掘就是从海量的数据中挖掘隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解的、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析，在当今数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志，获得利益。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务。大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：第一：客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。第二：模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。第三：加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。第四：降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。在理论上来看：所有产业都会在数据挖掘的发展中受益。例如在电子商务中数据挖掘的作用越来越大，可以用其对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的用户提供更方便的服务以及指导企业决策，数据挖掘在电子商务中的具体应用：在电子商务中应用数据挖掘技术可以直接跟踪数据，分析顾客的购买行为并辅助商家快速做出商业决策。在电子商务营销方面的应用它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。需要做到产品生命周期策略分析，市场细分，制定合理的产品策略和定价策略，制定合理的产品营销策略，优化促销活动。数据挖掘在未来的发展趋势上，在我看来，Web网路中数据挖掘的应用，特别是在互联网上建立数据挖掘服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘，从而建立强大的数据挖掘引擎与数据挖掘服务市场。融合各种异构数据的挖掘技术，加强对各种非结构化数据的开采，如对文本数据，图形数据，视频图像数据，声音数据乃至综合多媒体数据的开采。