数据挖掘的误区
误区一:算法至上论。认为数据挖据是某些对大量数据操作的算法,这些算法能够自动地发现新的知识。
误区二:技术至上论。认为数据挖据必须需要非常高深的分析技能,需要精通高深的数据挖掘算法,需要熟练程序开发设计。
这两种认知都有一定的偏颇。实际上,数据挖掘本质上是人们处理商业问题的方法,通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果,技术在随着大数据时代的来临变得愈发重要,但是**的数据挖掘工程师往往是那些熟悉和理解业务的人。
简单来说,就是根据已经分好类的一推数据,分析每一类的潜在特征建立分类模型。对于新数据,可以输出新出具属于每一类的概率。
比如主流邮箱都具备的垃圾邮件识别功能:一开始,正常邮件和垃圾邮件都是混合在一起的,如果我们手工去点击哪些是垃圾邮件,逐渐的,垃圾邮件就会自动被识别放到垃圾文件夹。如果我们对于混在正常邮件中的垃圾持续进行判断,系统的识别率就会越来越高。我们人工点击判断,相当于预先分类(两类:垃圾邮件和非垃圾邮件),系统就会自己学习两类邮件的特征建立模式,对于新邮件,会根据模式判断属于每个类别的可能性。
关联分析主要就是指”购物篮分析“,很有名气案例是【啤酒与尿布】的故事,”据说“这是一个真实的案例:沃尔玛在分析销售记录时,发现啤酒和尿布经常一起被购买,于是他们调整了货架,把两者放在一起,结果真的提升了啤酒的销量。后来还分析背后的原因,说是因为爸爸在给宝宝买尿布的时候,会顺便给自己买点啤酒……
所以,关联分析就是基于数据识别产品之间潜在的关联,识别有可能频繁发生的模式。
本文来源:http://www.chinapex.com.cn/solutions/data_cloud
资讯来源:http://www.chinapex.com.cn/news/company-news
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