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【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

二、数据挖掘（DM）　　数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。　　...（三）选择合适的数据挖掘工具　　如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...（六）部署和应用　　将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（下）

中国香港理工大学的 Bin Jiang 使用一种变形的PageRank来预测基于伦敦地形指标的行人移动速率。这算法是监督的还是非监督的？...举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。...关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。对于离散数据，解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。...第四步：计算其他类时也做类似的计算：因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。这是个监督算法还是非监督算法呢？...最后，基于斯坦福和加州大学伯克利分校的世界闻名的统计学家们的理论，只有 Salford系统有最原始的 CART 专利源码的实现部分。

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。...分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。举个例子吧，假定一个包含很多病人信息的数据集。...C4.5 算法会告诉我们每个病人的分类。做法是这样的：用一个病人的数据属性集和对应病人的反馈类型，C4.5 构建了一个基于新病人属性预测他们类型的决策树。这点很棒，那么什么是决策树呢？...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...然后接下来它会进行一个循环的3步： E 过程：基于模型参数，它会针对每个数据点计算对聚类的分配概率。 M 过程：基于 E 过程的聚类分配，更新模型参数。

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GEO数据挖掘-基于芯片

GEO数据挖掘-基于芯片1 00_pre_install.R1.1 代码options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(!...GSE7305：这是GEO数据集的访问编号（GEO Series accession number），指定了你要下载的数据集。在这个例子中，你下载的是编号为GSE7305的数据集。...它主要用于微阵列和RNA-Seq数据分析。ExpressionSet对象整合了表达矩阵、样本信息和特征信息，提供了一个一致的数据结构，使得后续的数据分析和可视化更加方便和一致。...降低数据维度：基因表达数据通常非常高维，选择1000个基因可以降低数据的维度，使得可视化和分析更为可行和清晰。...= "stable"]：从 deg 数据框中提取非稳定状态（即有差异表达）的基因符号。提取差异基因的表达数据n = exp[diff_gene,]：从表达矩阵 exp 中提取差异基因的表达数据。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（1）——数据挖掘入门

企业里的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此得名。...在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。数据挖掘中，规则的发现基于统计规律。...在数据挖掘中，预测是基于既有数据进行的，即以现有数据为基础，对未来的数据进行预测。 ...这些算法大致可以分为以下几类：基于统计学或模型的方法、基于距离或邻近度的方法、基于偏差的方法、基于密度的方法和基于聚类的方法，这些方法一般称为经典的离群点检测方法。...图5 模型建立的流程数据挖掘的主要内容就是研究模型建立过程中可能用到的各种模型和算法，即关联、回归、分类、聚类、预测和异常检测六大类模型。

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数据挖掘的九大定律

数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示：（1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。...（2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。（3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。...对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。（5）Watkins’ Law：此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。...（8）Value Law：数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值，换句话说技术手段再精妙，没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。...上面这九条其实归根到底就是一条，商业决定数据挖掘。数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向，只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的，就本末倒置了。

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大咖说数据挖掘的方法

1.1 什么是数据挖掘数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术，能够采集和存储大量的数据，可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少，数据挖掘技术是未来企业重要的技术。...包括百度在内，其采集了大量的数据，也开发了大量的数据应用，但相对于其所拥有的数量级，其数据的挖掘和应用仍然是非常少的。数据本身没有什么商业价值，从数据中挖掘出来的商业洞察和基于该洞察的应用才有价值。...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。

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基于LightGBM算法实现数据挖掘！

对于回归问题，Datawhale已经梳理过完整的实践方案（可点击），本文对多分类的数据挖掘问题做了完整的方案总结。 ? 一、赛题数据赛题背景本赛题是一个多分类的数据挖掘问题。...赛题以医疗数据挖掘为背景，要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。...由于心跳信号自带明显的「时序特征」（心跳参数随时间变化），在后续的数据处理过程中要考虑「时序特征」所来来的影响？...三、数据预处理由于原始数据中，heartbeat_signals 列存储了205条信息，所以要把这一列数据转化成方便读取、易于使用的格式：比如构建205列。...五、思考 1、Baseline代码是基于LGBM算法实现的，其中一些参数具体含义需要后续学习。 2、在原始代码上，我修改了一下学习率，增加了迭代次数，尝试配置了约束项。

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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。

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基于轨迹数据的伴随关系分析挖掘

轨迹数据分析是时空数据挖掘的重点内容之一，也是相当有挑战任务之一。...伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文Mining Following Relationships in Movement Data的表述： Challenge...挑战三：伴随关系可能发生在较短的时间范围内；这三种挑战导致了实际应用中伴随关系挖掘的难度。在上面的论文中，提出一种LSA的伴随分析算法，其原理如下面两图所示： ? ?...当局部时空坐标点存在对齐的情况，即可判断为伴随。根据这一准则进行判断是否存在伴随关系。里面定义了两个简单的参数，一个是两个轨迹点之间的最大距离，一个是最大时间间隔。...，根据距离和时间的关系进行判断。

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基于wifi的行为轨迹数据挖掘分享

逻辑层上针对对象的轨迹数据可以分为四个层：微观层次的数据挖掘、宏观层次的数据挖掘、模式发现相关的数据挖掘、知识发现相关的数据挖掘。（3）用户层。...以轨迹数据的分析结果为基础，通过参数输入调整各种方法的计算，最后通过用户界面将结果展现出来。关键技术移动对象轨迹数据挖掘的关键技术：（1）基于结构特征的轨迹微观数据分析技术。...基于结构特征的轨迹微观数据分析技术主要以从轨迹数据入手，深入研究轨迹数据的特征，从而完成对轨迹结构的抽取、计算和分析。（2）基于协同过滤的对象宏观活动分析技术。...基于结构特征的轨迹分析方法基于结构特征的轨迹数据分析方法主要可以分为 5 个步骤：（1）轨迹数据的加载、重构。对数据的降噪处理，构建索引结构，然后进行重构。（2）轨迹数据的转角计算与划分。...基于wifi的用户生活模式挖掘（1）数据预处理。从wifi扫描列表提取数据，发现访问地点。（2）构建移动图模型。基于用户在地点间的轨迹来构建移动图。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这个有点主观意识来理解了，“宝贝”这个词本身就带有主观色彩，而没有一个客观的答案，不像是美女大胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢？...，再将超图节点里面的明细节点加载到内存，基于这个概念可以很好的解决节点数量大而受内存的限制，这个算法有点类似地图的放大镜，当需要展示某一块（超图节点）的时候，则加载当前块的内容，用户就会看到更加明细的地图信息

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【数据挖掘】数据挖掘的九条定律

商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的；数据预处理就是利用业务知识来塑造数据...这是数据预处理重要的原因，并且在数据挖掘过程中占有如此大的工作量，这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间，使得容易找到适合分析他们的方法。有两种方法“塑造”这个问题空间。...这个观点后来经过Watkins修正，基于客户关系的数据挖掘项目，总是存在着这样的模式即客户未来的行为总是和先前的行为相关，显然这些模式是有利可图的(Watkins的客户关系管理定律)。...一个聚类模型被描述为“预测”一个个体属于哪个群体，一个关联模型可能被描述为基于已知基本属性“预测”一个或更多属性。...明天的数据表面上看起来相似，但是它可能已经集合了不同的模式、(可能巧妙地)不同的目的、不同的语义;分析过程因受业务知识驱动，所以会随着业务知识的变化而变化。基于这些原因，模式会有所不同。

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【数据挖掘】金融行业的数据挖掘之道

其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...刚才又提到需要自动提取对象属性评价用户观点，一开始用户的观点是在讨论一个个话题，是不是可以用基于LDA这样的模型完成话题的提取呢？...首先把客户个体意见和客户星级数据做关联，这样就能看到不同星级之间的客户关心的不同问题在哪里，其中我们看到像七星级客户和三星级客户关注的问题有非常大的差异，其中还有五星级客户甚至成为一个孤岛，和其它类型的客户关注的点都是完全不同的...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看

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数据挖掘10大算法详细介绍

想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具，它的决策树分类器是用 C4.5实现的。...因为开始需要使用一个数据集让 SVM学习这些数据中的类型。只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。...然后接下来它会进行一个循环的3步： E 过程：基于模型参数，它会针对每个数据点计算对聚类的分配概率。 M 过程：基于 E 过程的聚类分配，更新模型参数。

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【数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘十大经典算法？

数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。...前方高能预警——主要内容适合技术宅、程序猿、数学爱好者，以及想要挑战自己的数字恐惧症患者阅读。 1. 前言这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。...由这个思想，可以得到一个直观的公式： ? (1) R(x)表示x的PageRank，B(x)表示所有指向x的网页。公式(1)的意思是一个网页的重要性等于指向它的所有网页的重要性相加之和。...图3 观察矩阵M可发现，M的第I行表示第I个网页指向的网页，M的第J列表示指向J的网页。如果将M的每个元素都除于所在行的全部元素之和，然后再将M转置（交换行和列），得到MT。...MT的每一行的全部元素之和不就正好是公式(3)中的吗？

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数据挖掘之用户细分的三大维度

外在属性如用户的地域分布，用户的产品拥有，客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等。通常，这种分层最简单、直观，数据也很容易得到。...我们能知道的只是某一类用户(如大企业客户) 较之另一类用户(如政府客户) 可能消费能力更强。 2....内在属性内在属性行为客户的内在因素所决定的属性，比如性别、年龄、信仰、爱好、收入、家庭成员数、信用度、性格、价值取向等。 3....消费行为分类在不少行业对消费行为的分析主要从三个方面考虑，即所谓RFM：最近消费、消费频率与消费额.　这些指标都需要在账务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。...即使对于现有用户，消费行为分类也只能满足企业用户分层的特定目的。如奖励贡献多的用户。至于找出用户中的特点为市场营销活动找到确定对策，则要做更多的数据分析工作。

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【干货】数据挖掘的10大分析方法

； 2)在树构造过程中进行剪枝； 3)能够完成对连续属性的离散化处理； 4)能够对不完整数据进行处理。...4.TheApriorialgorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。...将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。...在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...例如，参考文献[7]给出了几种不同类别的簇：图2（a）表示明显分离的簇，每个对象到同一簇中对象的距离比到不同簇中任意对象的距离更近或更相似；图2（b）表示基于原型的簇，每个对象到定义该簇的原型的距离比到其他簇的原型的距离更近或更相似...；图2（c）是基于密度的簇，簇是对象的稠密区域；图2（d）表示一种概念簇，簇是有某种共同性质的对象的集合。...参考文献[4]对特异群组挖掘算法进行了性能评估实验，对比的算法主要是经典的聚类算法DBSCAN、BBC、SynC以及基于无剪枝的数据对象两两比对的NavAllPairs算法，如图7所示。...值得指出的是，聚类、特异群组挖掘、异常检测都是基于数据对象的相似性来挖掘数据对象的。

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