数据处理和挖掘
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术随着互联网时代的发展，大数据分析与挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
本文将探讨大数据分析与挖掘技术的定义、应用场景以及其对社会发展的影响。
一、大数据分析与挖掘技术的定义大数据分析与挖掘技术是指利用先进的算法和技术，对大规模数据进行智能化的分析、处理和挖掘的过程。
这些技术包括数据收集、数据预处理、数据建模、数据挖掘和数据可视化等环节。
通过对大数据的整理和分析，可以从中挖掘出有价值的信息，从而为决策者提供科学的依据。
二、大数据分析与挖掘技术的应用场景1. 商业决策大数据分析与挖掘技术可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情报等信息，为商业决策提供重要支持。
通过对大量数据进行分析，企业可以发现潜在市场机会、提高运营效率、优化产品设计等。
2. 医疗健康大数据分析与挖掘技术在医疗健康领域的应用也日益普遍。
通过分析患者的病历数据、基因组数据和医疗影像数据等，可以实现个性化诊疗和精准医学。
同时，大数据技术还可以预测疾病的爆发和传播趋势，并提供相应的预防和控制策略。
3. 城市管理应用大数据分析与挖掘技术，可以实现智慧城市的建设和管理。
通过收集和分析城市中的各种数据，如交通数据、环境数据和人口数据，可以优化城市交通、提升环境质量，并且实现资源的合理配置。
4. 金融风控大数据分析与挖掘技术在金融领域有着重要的应用。
通过对大数据的分析，可以实现对金融风险的评估和控制。
同时，大数据技术还可以预测市场走势、优化投资组合，并提供个性化的金融服务。
三、大数据分析与挖掘技术对社会发展的影响1. 经济增长大数据分析与挖掘技术的应用，可以帮助企业提高效率和创新能力，从而推动经济的快速增长。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现新的商业机会和市场需求，推动产业的升级和转型。
2. 公共决策大数据分析与挖掘技术可以为政府和决策者提供科学的依据，帮助他们做出更加明智的决策。
通过分析公共数据和社交媒体数据等，可以及时掌握社会民意和公众需求，从而更好地制定政策和规划。
数据挖掘的处理过程
数据挖掘的处理过程
1. 数据收集：这是数据挖掘的第一步，需要收集与研究问题相关的数据。
这些数据可以来自各种来源，如数据库、文件、传感器等。
2. 数据预处理：在数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
这可能包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、特征选择等。
3. 数据分析：对预处理后的数据进行分析，以了解数据的基本特征和模式。
这可能包括数据统计分析、数据可视化、相关性分析等。
4. 模型选择：根据数据分析的结果，选择适合的模型来进行数据挖掘。
这可能包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等各种算法。
5. 模型训练：使用选择的模型对数据进行训练，以确定模型的参数。
这可能需要大量的计算资源和时间。
6. 模型评估：评估训练好的模型的性能，以确定其准确性和可靠性。
这可能包括交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率等指标。
7. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，以实现数据挖掘的目标。
这可能涉及将模型集成到应用程序中、构建数据管道等。
8. 模型监控：在模型部署后，需要对模型进行监控，以确保其性能和准确性。
这可能包括监测模型的输入数据、输出结果、误分类率等。
需要注意的是，数据挖掘是一个迭代的过程，可能需要多次重复上述步骤，以不断改进模型的性能和准确性。
同时，数据挖掘也需要结合领域知识和业务需求，以确保挖掘结果的实际意义和可操作性。
数据分析与数据挖掘的区别与联系
数据分析与数据挖掘的区别与联系随着信息时代的到来，数据的产生与累积不断增长，如何从海量的数据中获取有用的信息，已经成为各行各业所需要面对的问题。
在这个过程中，数据分析和数据挖掘逐渐成为最常见的手段。
本文将从概念、对象、方法、应用等方面，来探讨数据分析和数据挖掘的区别与联系。
一、概念数据分析和数据挖掘都是从原始数据中提取出有用信息的过程，但是它们的概念有所不同。
数据分析是指根据事先设定的数据分析模型，对数据进行统计、分类、预测、评估等分析处理的过程。
而数据挖掘则是指对大数据进行探索性分析、模式识别、机器学习等深层次的数据分析过程的总称。
二、对象数据分析和数据挖掘的对象也不同。
数据分析主要处理结构化数据，如表格、数据字典等，其数据处理模型也比较成熟，通常采用传统的描述性统计、回归分析、聚类分析等方法。
而数据挖掘则主要处理非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等，其数据类型复杂、数量庞大、多源异构、可变性高，因此采用的技术手段较为灵活和自适应。
三、方法数据分析和数据挖掘采用的方法也大不相同。
数据分析的方法主要包括：统计学方法、回归分析、聚类分析、因子分析、决策树、人工神经网络等。
而数据挖掘则采用较为复杂的技术手段，包括：关联规则挖掘、分类算法、聚类算法、异常检测、时间序列分析、深度学习等。
四、应用这里列举一些常见的数据分析和数据挖掘应用场景来帮助读者更好地理解它们。
数据分析主要应用于商业智能、互联网广告、金融风控、医疗保险、能源管理等领域，可以帮助企业制定决策、优化运营、提高营销效率、降低风险。
而数据挖掘则广泛应用于搜索引擎、人工智能、自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域，可以实现计算机对人工智能的感知、认知、学习和理解。
五、结论从上面所述的几个方面来看，数据分析和数据挖掘确实有一些区别。
但是二者也存在着联系，数据挖掘可以被看成是数据分析的一种加强版，其方法和技术适用于更广泛的数据类型和应用场景，也可以为数据分析提供更深入、更细致、更准确的支持。
数据分析与数据挖掘
数据分析与数据挖掘数据分析和数据挖掘是现代信息技术发展中重要的领域，随着大数据时代的到来，这两个领域变得越来越重要。
在各个行业中，通过对数据进行分析和挖掘，可以帮助我们发现数据中的规律和模式，从而提供决策支持和业务改进的方向。
数据分析是指对数据进行收集、整理、加工和分析的过程。
通过数据分析，我们可以了解到数据中存在的各种指标、关系和趋势。
数据分析可以帮助我们更好地理解和利用数据，发现数据的价值和潜力。
数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策性分析等几个层次，在不同阶段和目标上对数据进行不同的分析方法和技术的应用。
数据挖掘是指通过一系列的算法和技术，从大量的数据中发现隐藏在其中的模式、关系、规律和知识。
数据挖掘可以帮助我们从海量的数据中抽取出有用的信息和知识，为决策和业务提供支持。
数据挖掘可以分为聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测、预测模型等几个主要的方法和技术。
数据分析和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用和重要的作用。
在市场营销中，我们可以通过对消费者数据进行分析和挖掘，了解消费者的需求和行为，并精准地进行推荐和营销。
在金融领域，通过对金融数据进行分析和挖掘，可以发现风险因素和业务机会，并提供风险控制和投资决策的支持。
在医疗领域，通过对医疗数据进行分析和挖掘，可以发现疾病的关联因素和潜在治疗方法，促进疾病的预防和治疗。
数据分析和数据挖掘还存在一些挑战和问题需要解决。
首先是数据质量问题，数据分析和数据挖掘的结果往往依赖于数据的质量，如果数据存在错误、缺失和不一致等问题，可能会导致分析和挖掘结果的不准确性。
其次是数据隐私和安全问题，随着个人数据的不断积累和使用，如何保护数据的隐私和安全成为一个重要的问题。
数据分析和数据挖掘的复杂性和计算资源的需求也是一个挑战，需要不断发展和改进算法和技术，提高分析和挖掘的效率和准确性。
数据分析与数据挖掘区别
数据分析与数据挖掘区别1. 概念解释数据分析是指通过收集、清洗、整理和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而提供对业务决策有价值的信息。
数据分析的目标是为了帮助组织更好地理解数据，并从中获得洞察，以支持业务决策和战略制定。
数据挖掘是指应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联和知识。
数据挖掘的目标是通过探索数据中的潜在规律和结构，发现新的见解和知识，以支持预测、分类、聚类等任务。
2. 数据处理的重点数据分析注重对已有数据的整理、清洗和解释。
它主要关注数据的质量和准确性，通过统计分析和可视化等手段，揭示数据中的规律和趋势。
数据挖掘则更侧重于从大量的数据中发掘有用的信息和模式。
它通过使用算法和模型，自动地从数据中提取出隐藏的知识和关联关系，以支持决策和预测。
3. 目标和应用领域数据分析的目标是为了帮助组织更好地理解数据，从而支持业务决策和战略制定。
它可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗等，用于客户分析、销售预测、风险评估等方面。
数据挖掘的目标是通过发现隐藏在数据中的模式和知识，帮助组织做出更准确的预测和决策。
它在很多领域都有应用，如电子商务、社交媒体、生物医学等，用于推荐系统、用户行为分析、基因序列分析等方面。
4. 数据处理的方法和技术数据分析主要使用统计分析和可视化等方法，通过对数据的描述性统计、推断统计和相关性分析等手段，揭示数据中的规律和趋势。
常用的工具包括Excel、SPSS、Python等。
数据挖掘则使用更多的机器学习和模型建立的技术。
它包括分类、回归、聚类、关联规则等方法，通过算法和模型自动地从数据中提取隐藏的知识和关联关系。
常用的工具包括R、Python中的scikit-learn、TensorFlow等。
5. 数据处理的流程数据分析的流程通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解释等步骤。
在数据清洗中，会处理数据中的缺失值、异常值和重复值等问题。
数据分析与挖掘工作总结汇报
数据分析与挖掘工作总结汇报尊敬的领导和同事们：
我很荣幸能够在这里向大家总结我在数据分析与挖掘工作方面的成果和收获。
在过去的一段时间里，我积极参与了公司的数据分析与挖掘工作，并取得了一些显著的成绩。
首先，我在数据分析方面积极运用了各种统计分析工具和方法，对公司的业务
数据进行了深入的挖掘和分析。
通过对销售数据、用户行为数据等多维度数据的分析，我成功发现了一些潜在的商业机会和问题点，为公司的业务决策提供了重要的参考依据。
其次，我在数据挖掘方面也取得了一些进展。
通过运用机器学习算法和模型，
我成功建立了一些预测模型和分类模型，对用户行为和市场趋势进行了预测和分析。
这些模型不仅提高了公司的运营效率，还为公司的产品推广和市场营销提供了重要的支持。
此外，我还在数据可视化和报告方面做了一些工作。
我利用Tableau等数据可
视化工具，将复杂的数据分析结果以图表和报告的形式呈现出来，为领导和同事们提供了直观、清晰的数据分析报告，帮助大家更好地理解数据和业务。
在未来的工作中，我将继续努力，不断提升自己的数据分析与挖掘能力，为公
司的发展贡献更多的价值。
感谢领导和同事们对我的支持和信任，我期待能够和大家一起共同努力，为公司的发展做出更大的贡献。
谢谢！。
数据分析中的数据挖掘与处理
数据分析中的数据挖掘与处理在信息化的时代，每个人都与数据打交道。
各种设备、传感器、软件和网络收集、传输和存储数据，形成所谓的大数据。
而数据挖掘和处理，就是从这些数据中发现关联、规律、趋势和价值，为决策和应用提供支持。
什么是数据挖掘和处理？数据挖掘指的是对大规模数据集进行自动或半自动的分析，以发现有价值的知识和信息。
数据挖掘依赖于数学、计算机科学和统计学等领域的理论和算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析、决策树、神经网络、支持向量机、人工智能和深度学习等。
数据挖掘通常包含以下步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、去重、处理缺失值、离群点检测等，以确保数据质量和准确性。
2. 特征选择和提取：根据领域知识和实际需求选取有用的特征，或通过数学模型和算法提取重要的特征。
3. 数据转换和规约：将数据转换为适合分析的格式，如数值型、文本型、图像型和时间序列型数据，或将数据规约为较小的维度。
4. 模型训练和评估：根据目标和需求选择合适的算法，利用训练数据训练模型，进行交叉验证、偏差-方差分析和性能评估，以确定最优的模型参数和性能指标。
5. 模型应用和解释：使用训练好的模型对新数据进行预测和分类，或从模型中提取有用的知识和规律，通过可视化、解释和展示等方式，使决策者和用户理解和应用挖掘结果。
数据挖掘可以应用于各个领域，如商业、金融、医疗、环境、社交、安全等。
数据挖掘可以帮助企业了解客户需求、行为和偏好，制定营销策略和产品设计；可以预测股市走势、借贷风险和信用评级，辅助投资和风控；可以辅助医疗诊断、药物开发和疾病预测，提高健康管理和治疗效果；可以监测污染和气候变化，优化环境保护和资源管理；可以分析社交网络和人群聚集，预防犯罪和恐怖袭击，保障社会安全和公共安全等。
数据处理指的是对各种数据进行有效、高效、安全和可靠的管理、存储、备份、恢复和检索。
数据处理的主要任务是保证数据的完整性、一致性、可用性、机密性和合规性。
数据挖掘数据预处理
数据挖掘数据预处理数据挖掘是一项重要的技术，它通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中的隐藏模式、关联规则和趋势，为决策和预测提供支持。
然而，在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的一步，它对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和挖掘效果。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个主要步骤。
首先，数据清洗是指对原始数据进行检查和处理，以去除数据中的错误、缺失值、重复值和异常值。
例如，对于一个销售数据集，数据清洗可以包括检查是否有缺失的销售记录，删除重复的销售记录，修正错误的销售数据等。
其次，数据集成是将多个数据源的数据进行合并，以便进行统一的分析。
在数据集成过程中，可能会遇到数据格式不一致、数据命名不统一等问题，需要进行数据转换和映射。
例如，将来自不同销售渠道的销售数据进行合并，需要将不同渠道的销售记录统一为相同的格式，并进行字段映射。
然后，数据转换是对数据进行变换，以适应数据挖掘算法的要求。
数据转换可以包括数值化、标准化、离散化等操作。
例如，对于一个客户满意度调查的数据集，可以将满意度评分转换为数值型数据，将文本型数据进行编码等。
最后，数据规约是对数据进行简化，以减少数据集的大小和复杂性，提高数据挖掘的效率。
数据规约的方法包括维度规约和数值规约。
例如，对于一个包含多个特征的数据集，可以通过主成分分析等方法进行维度规约，将数据转化为较少的特征。
在进行数据预处理时，需要考虑以下几个方面：首先，根据数据挖掘的目标和需求，确定数据预处理的步骤和方法。
不同的数据挖掘任务可能需要不同的数据预处理方法，例如，分类任务可能需要进行数据平衡处理，异常检测任务可能需要进行异常值处理。
其次，对于缺失值的处理，可以采用删除、插补或使用特殊值等方法。
删除缺失值可能会导致数据量减少，但可以避免对数据的偏差。
插补缺失值可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充。
使用特殊值可以将缺失值作为一个新的类别进行处理。
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第11章数据处理和挖掘我们正步入一个数据或许比软件更重要的新时代。
We’re entering a new world in which data may be more important than software.——蒂姆·奥莱利(Tim O’Reilly) O’Reilly媒体公司的创始人兼CEO、Open Source和Web 2.0概念的提出者学习目标1. 了解数据挖掘的基本概念；2. 掌握数据挖掘的基本方法；3. 运用第三方库实现数据挖掘的聚类、分类和回归方法；4. 了解机器学习的基本概念；5. 掌握一种聚类或分类方法。
数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。
数据挖掘就是在大量数据中寻找有意义、有价值信息的过程。
当别人空谈故事时，我们要学会用数据说话。
在现代社会中，与其求助于个人的信息知识储备，不如借助网络的海量信息筛选来完成特定的任务，这个特定的任务对象并不一定要是枯燥的表格，它可以是一颗行星的轨道，可以是云雨的变化，或者是，一朵花？本章将讲述如何使用K均值方法根据花瓣形状将花朵们分门别类。
11.1 问题概述要点：数据挖掘是人类从数据中获得信息的手段。
——你是穷人还是富人？你学识渊博吗？——没有横向比较，我不知道。
人们总喜欢对遇到的事物进行分类，一种直观的分类方法是利用严格的准则，如考试60分及格、盗窃侵权违法等。
然而，更多的事物很难使用客观准则进行分类，例如，高考的录取分数每年要根据考生成绩和高校录取人数确定，最后确定的录取线是数据间相对比较的结果。
计算机科学中的数据挖掘技术可以帮助人们更好地理解数据之间的相互关系及数据背后的奥秘，更有效地使用数据，通过数据形成有价值的判断标准，甚至“知识”，从而预测未来走势或支撑各种决策。
数据挖掘是计算机科学的一个分支，有比较深厚的理论基础和技术框架。
本书仅结合Python语言介绍一些入门知识。
理解和处理数据依次有4个层次：数据表示和清洗、数据统计和建模、数据挖掘和分析、知识形成和决策支持。
数据表示和清洗指对获取数据进行归一化处理，消除无效内容，建立统一的表示形式，这是进一步数据分析的基础，见第7.4到7.7节。
数据统计和建模通过数学方法对数据进行基本的量化统计，获取数据规模和形态的外部特征，见第3.3节、第6.3节和第10章。
数据挖掘和分析从数据之间关联关系和内容判定角度发现数据表现的内在规律性内容，这是本章的主要内容。
分析数据的最高境界是从数据中获得知识，辅助决策，这需要将数据与所处领域关联，至今仍然是数据领域科学家在研究的重要课题。
数据处理挖掘主要有三种方法：分类、聚类和预测。
分类首先使用有标签数据进行训练，然后建立系统对未分类数据进行标签判定。
标签数据是一种经过判定的数据，例如，给定一组与飞机有关的图片，每张图片都经过人工判断，确定与飞机有关。
未分类数据，也称为无标签数据，指未经过人工判断的数据。
分类方法通过学习经过判定的数据形成分类器，可以对未分类数据进行判定。
聚类主要针对现实中缺少有效标签数据或者标签数据规模不大的情况，聚类通过对无标签数据属性特征的学习，发现数据之间的“相似性”，实现数据聚合。
例如，给定一组图片，其中包括飞机的图片和汽车的图片，在不需要人工判断的前提下，聚类方法能够将飞机的图片形成一组，汽车的图片形成另一组。
尽管聚类可以通过特性将数据分成两组，但却不能解释图片内容是飞机还是汽车。
预测用于分析连续变量之间的相互依赖关系，预测变量未来的变化。
预测是一个非常有魅力的词汇，通过过去预测未来是人类一直孜孜以求的目标。
例如，分析股票市场过去一段历史时期的规律，判断近期或未来某只股票的涨跌情况，如果这个判断准确将直接赚取大量财富，使用数据挖掘方法辅助股票交易决策形成了“量化交易”这个领域。
拓展：量化交易量化交易是金融和计算机领域的交叉应用，指以股市历史交易数据为基础，采用先进数学模型替代人为主观投资判断的金融交易方式。
量化交易能够利用计算机快速计算能力和骨干网络带宽从庞大历史数据中发现收益大风险低的投资组合、捕捉瞬息万变的投资机会。
量化交易主要采用数据挖掘算法。
掌握分类、聚类和预测三种方法是理解和利用数据的重要进阶能力，然而，对非专业人士来说，这些方法似乎过于高深，掌握其中原理和算法十分困难。
事实的确如此，较高的理论门槛限制了数据挖掘在其他领域的应用程度和范围。
Python语言的普及为数据挖掘更广泛应用带来了新的契机，专业人士用Python 语言构建了一批非常优秀的数据挖掘函数库，对于非专业人士应用数据挖掘技术不再需要理解深奥的数学模型，只需结合拟解决的问题选择合适方法即可。
Python语言的模块编程思想极大简化了数据挖掘应用的门槛，给深入数据处理和挖掘提供了有力支撑。
本章将介绍一个Python语言中非常优秀的数据挖掘第三方函数库——sklearn。
与其他第三方库一样，采用pip指令安装sklearn库，如果在Python 2和Python 3并存的系统中，采用pip3指令，如下。
本书之前讲解了不少Python库，读者对使用库应该有了较好的理解，因此，本章将先给出使用sklearn库的简单使用实例，见第11.3节，再详细讲解这个库的用法，见第11.4节。
鉴于数据挖掘本身很有趣，第11.2节对这个概念进行了极简介绍，便于读者了解一些背景知识。
思考与练习：[E11.1]思考如何在一个群体里发现兴趣小组或小团体？[E11.2]思考数据挖掘可能的应用都有哪些？11.2 极简数据挖掘要点：数据挖掘从简单的数据模型分析已经逐步向人工智能方向发展，这种基于数据分析而非逻辑推理的智能方法将伴随计算机性能的提升应用到更加广阔的领域。
人类行为和自然运动无时无刻不在产生数据，在没有计算机的时代，即使统计很小量数据都需要花费巨大的人力和物力成本。
因此在人类漫长且几乎全部的历史中，从简单现象抽象规律、直接研究符号逻辑和推理成为了主流，这些物理的、数学的方法形成了严密的思维体系，指导探索人类和自然世界。
这个阶段对现象的认识采用“猜想证明”的思维模式，即首先猜想规律，再通过逻辑证明。
计算机快速的数据处理能力让人类可以从数据角度思考世界。
对于一个问题的思考不再通过猜想证明方式去探求因果关系，而是采用“数据关联”模式通过获得数据并发现数据之间的关联性，进而理解问题，这种思考模式产生了数据挖掘。
数据挖掘的概念伴随着计算机的进步而不断更新，不同发展阶段数据挖掘的使命、任务和方法都不相同，产生了丰富的数据挖掘算法和概念。
数据挖掘技术应用广泛，例如，银行通过对客户数据进行分类构造一个分类模型，进而评估银行贷款的风险；医生通过病人的电子病历信息预测未来的患病概率；根据社交网络行为和好友关系进行聚类，发现不同的兴趣小组。
在电子邮件刚刚普及的年代，垃圾邮件困扰着很多用户，甚至有的用户每天收到上百封垃圾邮件而导致邮箱无法正常使用。
邮件服务商为了提升服务水平改善用户体验，纷纷采用数据挖掘方法对垃圾邮件进行自动识别和拦截，帮助用户避免垃圾邮件的侵扰。
数据挖掘方法通过对邮件发件地址和邮件内容的分析，部分借助工程师人工标记或用户对垃圾邮件的反馈，形成了规模庞大的垃圾邮件数据库。
针对这个数据库，数据挖掘方法进一步找到了常见垃圾邮件的模型，并不断识别垃圾邮件最常用的词语和主题，最终形成了识别常见垃圾邮件的全自动分类器。
当用户收到一封新的邮件时，分类器程序会扫描邮件内容，根据判断结果确定是否对邮件进行拦截。
垃圾邮件分类器准确且高效，有效证明了数据挖掘技术的实用性。
互联网技术快速发展初期，各种网站不断涌现，网页广告也随之出现并广泛应用。
最开始，企业往往不加区分地投放广告，导致大量预算浪费却达不到宣传目的。
以谷歌为代表的互联网公司发现了这个重要问题，推出精准的定点广告投放服务，帮助企业将广告投放到最合适的网站上，进而最大化宣传效果。
定点广告投放的关键是精准的网站分类，对于人来说，区分一个科技网站和文学网站十分容易，然而让机器识别却需要数据挖掘方法。
此外，活跃网站数量一般在几百万规模，人工分类效率无法满足需求。
在这个时期，数据挖掘算法通过分析网站内容、超链接关系、用户浏览量和平均浏览时间等指标，建立网站的分类体系，为企业挑选最符合其广告的发布平台。
例如，销售电脑配件公司的广告将被自动定点投放在科技新闻或电脑爱好者论坛类网站，销售女性服装公司的广告将新投放在时尚类或化妆品类网站。
数据挖掘极大改善了企业营销行为，也避免了用户过度浏览无效广告的困扰，可谓一举多得。
互联网进一步发展到了电商时代，用户渐渐习惯了网上购物也学会了无视网页上被投放的广告，企业急需一种新方法来推广产品刺激用户购买。
个性化推荐系统顺应这股潮流，成为数据挖掘发展的新动力。
实际生活中，人们对事物的描述通常会基于不同属性的量化表示，如汽车的耗油量和颜色等。
这种量化指标可以是离散的标签，也可以是连续的数值。
对于电商时代的用户，也有如名字、性别、年龄、身高体重、兴趣好爱等属性。
个性化推荐系统充分利用用户属性构建了虚拟用户形象，通过挖掘分析用户历史购物数据，获得用户购物习惯并推荐给用户可能喜欢的商品，进而刺激用户购买。
如今，每个购物网站都会有一个“猜你喜欢”区域，为用户个性化推荐商品。
这些商品可能是通过关联规则筛选出的搭配组合，也可能是根据历史购物信息预测的结果。
数据挖掘方法按照不同的用户属性或属性组合进行用户分类，为每个用户指定个性化的营销策略。
数据挖掘在上述历史时期发展中形成了一批算法，常用算法例如：决策树、K 均值（K-means）、逻辑回归（Logistic Regression）、最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）、支持向量机（SVM）、贝叶斯法和人工神经网络等。
其中，KNN算法是对有标签数据进行分类的常用方法；K均值算法则是将无标签数据聚合成K个类的常用聚类算法；逻辑回归针对连续数据进行变量关系分析，它是一个简单易行的预测方法。
本书撰写之际，基于数据挖掘的深度学习技术正热火朝天地影响着人工智能领域的发展。
谷歌公司的AlphaGo计算机及算法以4:1的大比分优势战胜了世界围棋冠军、职业九段选手李世石，让人瞠目结舌，人工智能威胁论也因此甚嚣尘上，AlphaGo所采用的深度学习技术也极罕见的发表在《自然》杂志上。
AlphaGo采用的深度学习技术并不是崭新的技术，它是由计算机科学传统的人工神经网络技术演变而来，该技术早期主要用于发现数据的分布式特征。
甚至，人工神经网络计算模型因为其巨大的计算需求而被诟病，直到近些年，计算机硬件速度高速发展，GPU 和专用硬件为计算神经网络模型提供了保障，促使深度学习快速发展。
数据挖掘从简单的数据模型分析已经逐步向人工智能方向发展，这种有料的智能技术已经广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。