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大數據的核心:數據挖掘
2018-07-15
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大數據的核心:數據挖掘

大數據的核心:數據挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。其實從大學到現在一直都接觸數據挖掘,但是我們不關心是什么是數據挖掘,我們關心的是我們如何通過數據挖掘過程中找到我們需要的東西,而我們更關心的是這個過程是什么?如何開始?

總結的過程也是一個學習的過程,通過有章節(jié)的整理對目前正在的學習的內容做規(guī)整。在這個過程中我們會從具體的項目實施中去談數據挖掘,中間會貫穿很多的概念,算法,業(yè)務轉換,過程,建模等等。

我們列一下要談論的話題:

1、什么是數據挖掘及為什么要進行數據挖掘?

2、數據挖掘在營銷和CRM中的應用?

3、數據挖掘的過程

4、你應理解的統(tǒng)計學

5、數據描述與預測:剖析與預測建模

6、經典的數據挖掘技術

7、各類算法

8、數據倉庫、OLAP、分析沙箱和數據挖掘

9、具體的案例分析

什么是數據挖掘

是知識發(fā)現、商業(yè)智能、預測分析還是預測建模。其實都可以歸為一類:數據挖掘是一項探測大量數據以發(fā)現有意義的模式(pattern)和規(guī)則(rule)的業(yè)務流程。

這里談到了發(fā)現模式與規(guī)則,其實就是一項業(yè)務流程,為業(yè)務服務。而我們要做就是讓業(yè)務做起來顯得更簡單,或直接幫助客戶如何提升業(yè)務。在大量的數據中找到有意義的模式和規(guī)則。在大量數據面前,數據的獲得不再是一個障礙,而是一個優(yōu)勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧,也可以用計算機來完成其最擅長的工作:提出問題并解決問題。模式和規(guī)則的定義:就是發(fā)現對業(yè)務有益的模式或規(guī)則。發(fā)現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優(yōu)化客戶獲取資源,既考慮客戶數量上的短期效益,同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。

而在上面的過程,最重要的一點就是:如何通過數據挖掘技術來維護與客戶之間的關系,這就是客戶關系管理,CRM。

專注于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的應用——例如,為交叉銷售和向上銷售改進推薦,預測未來的用戶級別,建??蛻羯鎯r值,根據用戶行為對客戶進行劃分,為訪問網站的客戶選擇最佳登錄頁面,確定適合列入營銷活動的候選者,以及預測哪些客戶處于停止使用軟件包、服務或藥物治療的風險中。

兩種關鍵技術:生存分析、統(tǒng)計算法。在加上文本挖掘和主成分分析。

經營有方的小店自然地形成與客戶之間的學習關系。隨著時間的推移,他們對客戶的了解也會越來越多,從而可以利用這些知識為他們提供更好的服務。結果是:忠實的顧客和盈利的商店。

但是擁有數十萬或數百萬客戶的大公司,則不能奢望與每個客戶形成密切的私人關系。面臨這樣困境,他們必須要面對的是,學會充分利用所擁有的大量信息——幾乎是每次與客戶交互產生的數據。這就是如何將客戶數據轉換成客戶知識的分析技術。

數據挖掘是一項與業(yè)務流程交互的業(yè)務流程。數據挖掘以數據作為開始,通過分析來啟動或激勵行為,這些行為反過來又將創(chuàng)建更多需要數據挖掘的數據。

因此,對于那些充分利用數據來改善業(yè)務的公司來說,不應僅僅把數據挖掘看作是細枝末節(jié)。

相反,在業(yè)務策略上必須包含:1、數據收集。2、為長期利益分析數據。3、針對分析結果做出分析。

CRM(客戶關系管理系統(tǒng))。在各行各業(yè)中,高瞻遠矚的公司的目標都是理解每個客戶,并通過利用這種理解,使得客戶與他們做生意更加容易。同樣要學習分析每個客戶的價值,清楚哪些客戶值得投資和努力來保留,哪些準許流失。把一個產品為中心的企業(yè)轉變成以客戶為中心的企業(yè)的代價超過了數據挖掘。假設數據挖掘的結果是像一個用戶推薦一個小首飾而不是一個小發(fā)明,但是如果經理的獎金取決于小發(fā)明的季度銷售量而不是小首飾的銷售量(即便后者更為有利可圖或者收獲長期盈利更多的客戶),那么數據挖掘的結果就會被忽視,這就導致挖掘結果不能產生決策。

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