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分享數(shù)據(jù)挖掘基本方法
2014-07-09
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分享數(shù)據(jù)挖掘基本方法


數(shù)據(jù)分析師利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等, 它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

 1.分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的是通過(guò)分類模型,數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。

它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等,如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類,這樣營(yíng)銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊(cè)直接郵寄到有這種喜好的客戶手中,從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)。

2.回歸分析。回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征,產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù),發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系,"數(shù)據(jù)分析師"其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

它可以應(yīng)用到市場(chǎng)營(yíng)銷的各個(gè)方面,如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。

3.聚類。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別,"數(shù)據(jù)分析師"其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大,不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。

它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。

4.關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則,"數(shù)據(jù)分析師"即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn),即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。

在客戶關(guān)系管理中,通過(guò)對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系,找出影響市場(chǎng)營(yíng)銷效果的關(guān)鍵因素,為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群,客戶尋求、細(xì)分與保持,市場(chǎng)營(yíng)銷與推銷,營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測(cè)等決策支持提供參考依據(jù)。

5.特征。特征分析是從數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式,這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營(yíng)銷人員通過(guò)對(duì)客戶流失因素的特征提取,可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征,利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。

6.變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí),如分類中的反常實(shí)例,模式的例外,觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等,其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中,管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。

 7.Web頁(yè)挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量無(wú)比豐富,通過(guò)對(duì)Web的挖掘,可以利用Web 的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息,集中精力分析和處理那些對(duì)企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息,并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題和可能引起危機(jī)的先兆,對(duì)這些信息進(jìn)行分析和處理,以便識(shí)別、分析、評(píng)價(jià)和管理危機(jī)。

數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程,它通過(guò)高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略,減少風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。這對(duì)于一個(gè)企業(yè)的發(fā)展十分重要。cda數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

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