数据挖掘方法论和实际应用案例介绍
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘的实战案例和技巧分享
数据挖掘的实战案例和技巧分享数据挖掘是当今互联网时代中不可或缺的一项技术。
通过对数据集进行分析、处理、挖掘等方式，得出有价值的信息和知识。
现在，数据挖掘已经广泛应用于商业、医疗、金融等领域，成为提高效率、降低成本、提高竞争力的有力工具。
在此，我们将分享一些数据挖掘的实战案例和技巧，供大家参考。
一、电商平台的用户画像对电商平台的用户进行画像是其中一个非常重要的应用场景，这有利于平台更好地理解用户需求，制定更合适的营销策略，提升用户满意度。
通常情况下，我们可以通过用户的购买记录、浏览行为、评价反馈等方式获取数据，然后利用聚类分析等方法进行用户分组和画像。
具体步骤如下：1、数据收集：获取用户的购买历史、评价记录、账户信息等数据。
2、数据预处理：对收集到的数据进行处理和清洗，如去除异常数据、缺失数据等。
3、特征筛选：选取一些与用户特征相关的指标作为特征，如购买金额、购买次数、购买品类、评价质量等。
4、聚类分析：对筛选出来的特征进行聚类分析，将相似的用户分在一组。
5、用户画像：对每个聚类得到的用户进行分析，总结出其典型特征，描绘出其生活状态、消费能力、购物偏好等。
二、医疗领域的病例分析在医疗领域，数据挖掘可以应用于病例分析，通过对大量患者数据进行处理和分析，发现疾病诊断、治疗方案等方面的模式和规律。
病例分析的一个比较实际的场景是：通过对多个糖尿病患者的数据进行分析，发现某种药物治疗该病有显著疗效的特征。
具体步骤如下：1、数据匹配：匹配病人基本资料、病史、体征、生理指标、服药记录等数据。
2、特征提取：从这些数据中提取出与药物疗效相关的特征，如年龄、病程、体重、餐后血糖水平等。
3、数据探索：利用数据可视化等方式，对这些特征进行探索和分析，发现与药物疗效显著相关的特征。
4、模型构建：针对这些特征建立机器学习模型，预测药物治疗该病的疗效。
5、评估改进：对模型进行评估和改进，提升其诊断准确度和稳定性。
三、金融领域的欺诈检测对于金融领域来说，欺诈检测一直是其最重要的业务之一。
数据挖掘技术的实践应用与案例分析
数据挖掘技术的实践应用与案例分析随着社会科技的不断发展，现代社会大量产生了各种各样的数据。
如何从这些数据中获取有用的信息，成为了数据科学家和决策者们需要面临的问题。
在这个领域中一种常用的技术是数据挖掘。
由于大数据的不断涌现，数据挖掘技术在实践中的应用也越来越广泛。
本文将对数据挖掘技术的实践应用和一些数据挖掘案例进行分析。
实践应用在现代社会中，数据挖掘技术被广泛应用于商业、教育、医疗等各个领域。
以下是几个数据挖掘技术的实际应用。
1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术能够帮助银行、保险公司等金融机构减少信用风险，提高客户信誉度和客户体验。
例如，使用数据挖掘技术，银行可以将客户按照不同的资金水平、信用记录和行为分类，从而根据研究结果对客户进行不定期的客户关怀或是定期筛选出高风险客户。
2. 医疗领域在医疗领域中，数据挖掘技术被广泛应用于医学研究、临床诊断、健康管理和生物信息学等领域。
例如，使用数据挖掘技术，可以挖掘出体检和检验数据中与某种疾病相关的风险因素，如血糖、胆固醇、体重、高血压等。
基于这些风险因素，可以为具有潜在风险人群提供定期检查并进行健康管理。
3. 商业领域在商业领域，数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、用户分析、客户反馈等方面。
例如，通过对用户的行为进行数据挖掘，可以推荐适合用户的商品或服务，提高用户满意度和回购率。
又例如，使用数据挖掘技术，可以从大量用户反馈中分析用户满意和不满意的情况，提供关键词识别和性质分类等分析结果，优化商业策略和提高企业形象。
案例分析下面介绍几个数据挖掘案例，从中可以学习到数据挖掘技术在实践中的应用。
1. Netflix推荐系统为了提高用户观看体验，并推广新内容，Netflix引入了一款数据挖掘推荐系统。
该推荐系统使用多种算法，通过对用户行为进行数据挖掘，为用户推荐他们可能喜欢的内容。
该系统的高质量推荐成功地提高了用户满意度，并使Netflix在市场上更有竞争力。
2. 亚马逊商品推荐系统亚马逊的商品推荐系统使用多种数据挖掘算法，利用了亚马逊的巨大数据资源，为用户推荐适合他们的商品，并成功销售它们。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
数据挖掘技术的使用方法与案例分析
数据挖掘技术的使用方法与案例分析摘要:数据挖掘技术是一种利用先进的分析工具和算法，从大规模数据集中发现模式、关联和隐藏的信息的过程。
本文介绍了数据挖掘技术的基本概念和常用方法，以及一些实际案例的分析。
通过这些案例，我们可以更好地理解数据挖掘技术的应用和意义。
1. 引言数据挖掘技术是大数据时代的重要工具之一，它可以帮助我们从海量的数据中发现有价值的信息和知识。
数据挖掘技术是一种综合应用了统计学、机器学习、数据库和人工智能等领域的技术，其应用范围涵盖了金融、医疗、市场营销、社交网络等各个领域。
2. 数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等环节。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，以保证数据的质量。
特征选择是指在建模之前选择最重要的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。
模型构建是指选择合适的算法和模型结构来建立预测模型。
模型评估是指对模型的性能进行评估，以选择最优的模型。
3. 数据挖掘技术的常用方法数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模型等方法。
分类是指将事物划分到预定义的类别中，如将客户分为高、中、低价值客户。
聚类是指将事物分组到不同的集合中，如将顾客划分为不同的市场细分。
关联规则挖掘是指发现事物之间的相关性和关联规律，如购买了A产品的顾客也通常购买B产品。
时序模型是指对时间序列数据进行建模和预测，如股票价格和天气预测等。
4. 案例分析一：电商推荐系统电商推荐系统是一个典型的数据挖掘应用。
通过分析用户的历史购买行为和兴趣偏好，推荐系统可以向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
推荐系统一般采用协同过滤算法和内容过滤算法。
协同过滤算法通过分析用户和商品的关联关系，推测用户可能喜欢的商品。
内容过滤算法则是通过分析商品的内容和属性，推荐和用户之前购买过的商品相似的商品。
通过结合这两种算法，推荐系统可以提供更准确和个性化的推荐结果。
5. 案例分析二：客户细分客户细分是企业市场营销的重要手段之一。
数据挖掘技术应用案例解析
数据挖掘技术应用案例解析在数字化时代，数据挖掘技术已成为企业决策、市场分析、风险管理等领域的重要工具。
通过对大量数据的收集、处理和分析，数据挖掘技术能够揭示出隐藏在数据背后的规律，为企业的战略规划和运营管理提供有力支持。
本文将通过几个典型的数据挖掘技术应用案例，来解析数据挖掘技术在实践中的具体运用和效果。
一、电商推荐系统电商推荐系统是数据挖掘技术在电子商务领域的重要应用之一。
通过分析用户的购物历史、浏览记录、搜索行为等数据，推荐系统能够预测用户的兴趣和需求，从而为用户推荐合适的商品。
例如，亚马逊的推荐系统就是基于用户的购物行为和评价数据，通过数据挖掘技术构建了一个庞大的商品推荐网络，有效提高了用户的购物体验和满意度。
二、银行信用卡欺诈检测银行信用卡欺诈是银行风险管理的重要问题之一。
数据挖掘技术可以通过对信用卡交易数据的分析，发现异常交易模式，从而及时识别并预防欺诈行为。
例如，某些银行采用了基于数据挖掘技术的欺诈检测模型，通过对交易金额、交易时间、交易地点等多个维度的分析，有效识别出了大量欺诈交易，为银行挽回了巨大的经济损失。
三、医疗诊断与预测数据挖掘技术在医疗领域也有广泛的应用。
通过对患者的病历数据、医疗影像数据等进行分析，数据挖掘技术能够帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
同时，数据挖掘技术还可以用于预测疾病的发展趋势和患者的预后情况，为医生制定个性化的治疗方案提供参考。
四、社交网络舆情分析社交网络已成为人们获取信息、表达意见的重要平台。
数据挖掘技术可以对社交网络上的大量文本数据进行情感分析、主题提取等操作，从而揭示出公众对某些事件或话题的态度和看法。
这种舆情分析技术对于政府和企业了解公众需求、预测市场趋势具有重要意义。
五、交通拥堵预测与调度城市交通拥堵问题一直是困扰城市管理者和市民的难题。
数据挖掘技术可以通过对交通流量、道路状况、天气条件等数据的分析，预测交通拥堵的发生时间和地点，从而为交通管理部门提供决策支持。
数据挖掘在生活中的应用案例
数据挖掘在生活中的应用案例1. 背景数据挖掘是从大量数据中发现未知、有价值的信息的过程。
它通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，寻找数据背后的模式和关联性，为决策提供支持。
在生活中，数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括市场营销、医疗保健、金融服务等。
本文将介绍三个具有代表性和启发性的数据挖掘应用案例，分别是：电商推荐系统、疾病预测和信用评分模型。
2. 电商推荐系统背景随着电子商务的快速发展，用户面临了越来越多的选择。
为了提高用户体验和销售额，电商平台需要根据用户的兴趣和行为进行个性化推荐。
数据挖掘技术可以帮助平台根据用户历史行为和其他用户的行为模式进行商品推荐。
过程1.数据收集：电商平台收集用户浏览历史、购买记录、评价等多种信息。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重和归一化等处理，以便后续分析。
3.特征提取：根据用户的行为数据，提取用户的特征，如购买偏好、浏览频率等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如协同过滤、关联规则挖掘等，构建推荐模型。
5.推荐生成：根据用户的特征和模型预测，生成个性化的推荐结果。
结果通过电商推荐系统，用户可以获得个性化的商品推荐，提高购物效率和满意度。
同时，电商平台也可以通过推荐系统增加销售额，并提高用户粘性。
3. 疾病预测背景疾病预测是医疗保健领域中的一个重要应用。
通过分析患者的病历数据和其他相关信息，可以帮助医生准确预测患者是否可能患上某种疾病，并采取相应措施进行治疗或干预。
过程1.数据收集：医院或诊所收集患者的基本信息、体检数据、家族病史等多种信息。
2.数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗、去除异常值和缺失值，并将不同来源的数据整合到一起。
3.特征选择：根据疾病预测的目标，选择与之相关的特征，如年龄、性别、血压等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，根据历史病例数据构建预测模型。
5.预测结果：根据患者的特征和模型预测，给出患病概率或风险评估。
数据挖掘的实际案例
数据挖掘的实际案例在当今信息化社会，数据已经成为一种宝贵的资源。
然而，大量的数据不仅需要被存储，更需要被合理利用。
为了从这些海量的数据中提取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。
本文将通过介绍几个实际案例，展示数据挖掘在解决实际问题中的应用。
案例一：零售业中的市场篮子分析在零售业，市场篮子分析是一种常见的数据挖掘技术。
通过分析顾客的购物篮信息，可以发现潜在的购买关联规则，进而实现交叉销售和精准营销。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术发现购买尿布的顾客往往还会购买啤酒，因此可以将尿布和啤酒摆放在一起，提高销售额。
案例二：电商平台中的个性化推荐在电商平台中，个性化推荐系统是一种有效的数据挖掘应用。
通过分析用户的购买历史、浏览记录以及其他行为数据，可以为用户提供个性化的产品推荐。
例如，当一个用户在电商平台上搜索了一款手机，个性化推荐系统可以根据该用户的行为数据，为他推荐相关的手机配件或者其他品牌的手机，提高用户满意度和购买率。
案例三：金融领域中的反欺诈检测在金融领域，数据挖掘技术在反欺诈检测中起着重要作用。
通过分析用户的交易记录、身份信息等数据，可以识别出潜在的欺诈行为。
例如，银行可以通过数据挖掘技术发现某个账户在短时间内频繁转账给不同的账户，可能存在洗钱的嫌疑，从而及时采取相应措施，保护客户利益。
案例四：医疗领域中的疾病预测在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者的疾病风险，提高治疗效果。
通过分析患者的病历、体检数据等信息，可以建立预测模型，预测患者可能患上的疾病类型和患病概率。
例如，通过数据挖掘技术可以预测某个人可能患有心脏病的风险，从而让医生提前采取预防措施，降低患病风险。
通过以上实际案例的介绍，我们可以看到数据挖掘技术在各个领域中的广泛应用。
数据挖掘不仅可以帮助企业发现商机，提高效益，还可以帮助医疗、金融等行业提高服务质量，减少风险。
随着科技的不断发展，数据挖掘技术将在更多的领域中发挥重要作用，为人们的工作和生活带来更多便利和益处。
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应用：
– – 1、建立流失预测模型，回答客户是否要流失，何时流失的问题 2、通过预测模型建立客户流失管理机制，更为有效地管理流失，而不是去防止流失
5.数据挖掘案例-预测、孤立点
目的
– 了解网站访问量的发展趋势 – 了解网站异常访问情况
方法
– 分类预测 – 孤立点分析
应用
– 把握网站流量，做好访问控 制与规划 – 把握用户量、点击量发展趋 势 – 找到异常访问点，例如不良 搜索或者攻击
www.datawarehoΒιβλιοθήκη
总结
1. 2. 3. 4. 5. 数据挖掘概念 数据挖掘方法论 数据挖掘在航空公司的应用 电子商务与数据挖掘 航空电子商务数据挖掘应用案例分享
A. B. C. D. 分类 聚类 预测 关联
欢迎批评指正
由行业组织提出的
CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for DM） CRISP-DM起源于1998年，当时 NCR、Clementine（1998年为 SPSS收购）、OHRA和DaimlerBenz（现为Daimler-Chrysler）的 联合项目组提出 CRISP-DM的六个阶段
时序模式
– 通过时间序列搜索出重复发生概率 较高的模式。这里强调时间序列的 影响。
关联
–
–
2.数据挖掘方法论
由厂商提出的
SPSS的5‘A（Assess, Access, Analysis, Act, Automat） SAS的SEMMA（Sample, Explore, Modify, Model, Assess） MICROSOFE的OLEDB for DM
– 资金监控 – 经营考核指标
机务
– 零部件库存 – 工单
航务
航线分析
– – – – 航线分类与聚类 渠道管理 定座控制 BIDT/MIDT稽查 – 正常率 – 飞行品质
……
4.电子商务与数据挖掘
互联网开放技术使数据更详尽、 更容易获得，快速数据挖掘成 为可能
– – – – – 交易订单 访客行为 搜索引擎 WEB2.0 蓝海、长尾
方法论各有优劣，都有成功案例
2.企业数据挖掘的主要任务
实施数据挖掘是企业的一个战略性举措，具有极其深远的意义，有助于企业 提高其在同行业内的核心竞争力 数据挖掘可以帮助企业更充分和有效地将企业积累下来的用户数据利用起来， 更深刻地洞察用户的行为，使得企业的经营决策更加有的放矢 企业数据挖掘的外延也许更加广泛，一切利用数学工具建立起的解决企业经 营管理的某一方面问题的数据模型都可以认为是数据挖掘的任务 数据挖掘是一个循环的探索过程，各个环节同等重要。对企业而言，数据挖 掘工作需要长期持续地进行，新经济危机正是展现数据挖掘威力的黄金时机 对于企业而言，数据挖掘不是万能的，没有数据挖掘也未必是万万不能的
Customer Tenure
Lo ng
5.数据挖掘案例-网站客户流失
目的：预测某一段时间之后客户流失的概率。 方法：分类模型
1. 确定时间窗口 Data Window Time Lag Forecast Window
M-5 2. 3.
M
M-3
M-2
M-1
M
M+1
M+2
确定目标变量：定义在Data Window中正常而在Forecast Window中流失的客户为0，没有流失的客户为1。 选择自变量： 客户流失指标 客户信息数据（人口统计学数据、合同数据） 停留、访问数据 购票情况数据 一些转换之后得到的变量 其它数据
2.数据挖掘的典型行业应用
1
几种主要的数据挖掘技术都已经在银行电信行业得到广泛的应用
聚类分析 关联规则 分类预测模型（决策树，Logistic回归）
2
应用了数据挖掘技术之外的机器学习和统计建模技术 KPI预测（混沌时间序列分解预测方法，BP神经网络预测方法）
集团客户流失预警（层次分析法） 更多的数据分析方法
数据挖掘（DM）
– KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中 抽取模式（patterns）。 – “模式”可以看成是“知识”的雏形，经过验证、完 善后形成知识。
1.数据挖掘概念- KDD过程
数据准备 数据挖掘 结果表达和解释 结果表达和解释 数据挖掘 数据转换 预处理 数据选择 数据集成 目标数据 数据 数据源 预处理后 转换数据 数据 模式 知识
电子商务面向个人
– 个性化服务要求针对客户群体 细分的市场反应 – 个性化市场反应需要快速的数 据分析与知识发现 – 提升网站黏度
5.数据挖掘案例分享
客户流失 (分类模型、Logistic回归算法) 用户流失预测 (分类模型、神经网络、Logistic回归算法) 购买倾向预 测 (分类模型、Logistic回归算法) 增量销售预测 (分类模型、Logistic回归算法) 客户价值增长预测 (分类模型、Logistic回归算法) 竞争对手流失预测 (分类模型、Logistic回归算法) 客户级别打分 (分类模型、Logistic回归算法) 点击率分析(聚类模型、偏差检测、Logistic回归算法) 网站访问行为分析（聚类模型） 客户分群 (聚类模型、K-Means算法) 购物篮分析 (关联规则) ……
3
新的挖掘课题更侧重于高级数量分析
客户生命周期（管理营销学的实践，多模型支撑的分析过程） 响应模型（市场分析模型与数据挖掘模型的应用结合） 运筹学模型（应用于经营规划的优化）
3.数据挖掘在航空公司的应用
电子商务领域 传统客户关系管理
– 呼叫中心 – 常客俱乐部 – 代理人管理
财务
5.贯穿网站用户户生命周期的挖掘模型
活跃程度
用户获取
交叉销售 提升销售
黄钻流失预测 防沉淀拉动
黄钻晋级
长期沉淀拉动
Qzone健康度评估
产生
发展
衰退
重返
离开
时间
6.参考资料
公式发现
– 物理定律发现系统BACON – 经验公式发现系统FDD
可视化技术
– 利用可视化技术分析数据库， 找到潜在的有用信息。
1.数据挖掘概念-几种模式
分类
– – – 分类问题属于预测性的问题，它跟普通 预测问题的区别在于其预测的结果是类 别。 典型三种算法：Logistic回归 ；决策树； 神经网络 应用场所：判定类别等
电子商务环境下的 数据挖掘初探
南航信息中心 黄文强
2008年12月4日
内容提要
1. 2. 3. 4. 5. 数据挖掘概念 数据挖掘方法论 航空公司数据挖掘应用 电子商务与数据挖掘 航空电子商务数据挖掘应用案例分享
1.数据挖掘概念-定义
知识发现（KDD）
– knowledge discovery in database – 从数据中发现有用知识的整个过程 – 从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的并能被 人理解的模式的高级处理过程。
偏差检测（异常点分析）
– 在数据库中找出异常数据。 – 应用场所：欺诈检测
预测
– 利用历史数据找出变化规律的模型， 并用此模型预测未来。
聚类
– – – – 指把一组个体按照相似性归成若干类别 。 典型算法：基于欧氏距离；K-means算 法 应用场所：市场细分 挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关 联或相关联系 典型算法：Apriori算法； FP-Growth算 法； 应用场所：交叉销售（购物篮-啤酒与尿 布）
1.数据挖掘概念-方法和技术
归纳学习方法
– 决策树方法 – 集合论方法
统计分析方法
– 利用统计学原理通过对总体 中的样本数据进行分析得出 描述和推断该总体信息和知 识的方法。
仿生物技术
– 神经网络方法 – 遗传算法
模糊数学方法
– 利用模糊集合理论进行数据 挖掘，如模糊聚类、模糊分 类等。
5.数据挖掘案例-网站客户分群
目的
物以类聚 针对不同群体做不同动作
Hig h
方法
Customer Expenditure Lo w Sh ort
聚类分析：根据用户的关键属 性将其分成不同的组别，要求 做到：组间差异化最大，组内 相似性最大
应用 用户访问行为聚类分析， 从而优化网站技术架构， 例如针对搜索引擎 用户购买行为聚类分析， 做不同的促销活动，细分 市场，精确营销，提高网 站粘度 页面点击率聚类分析，发 现页面流质量