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数据挖掘基于数据挖掘技术CRM应用

二、数据挖掘(DM)   数据挖掘(Data Mining,简称DM),简单讲就是从大量数据挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念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需求,然后将进一步确定数据挖掘目标和制定数据挖掘计划。   ...(三)选择合适数据挖掘工具   如果从上一步分析中发现,所要解决问题能用数据挖掘比较好地完成,那么需要做第三步就是选择合适数据挖掘技术与方法。将所要解决问题转化成一系列数据挖掘任务。...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。前三种属于直接数据挖掘。在直接数据挖掘中,目标是应用可得到数据建立模型,用其它可得到数据来描述感兴趣变量。后两种属于间接数据挖掘。...(六)部署和应用   将数据挖掘知识归档和报告给需要群体,根据数据挖掘发现知识采取必要行动,以及消除与先前知识可能存在冲突,并将挖掘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 10 算法(下)

中国香港理工大学 Bin Jiang 使用一种变形PageRank来预测基于伦敦地形指标的行人移动速率。 这算法是监督还是非监督?...举个 AdaBoost 算法例子:我们开始有3个弱学习器,我们将在一个包含病人数据数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人医疗记录各个细节。...关于 kNN 距离测度有更多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于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜还是黄色水果分到香蕉一类中。 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世界闻名统计学家们理论,只有 Salford系统有最原始 CART 专利源码实现部分。

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    数据挖掘】详细解释数据挖掘 10 算法(上)

    在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出最有影响力数据挖掘算法,今天我打算用简单语言来解释一下。...分类器是进行数据挖掘一个工具,它处理大量需要进行分类数据,并尝试预测新数据所属类别。 举个例子吧,假定一个包含很多病人信息数据集。...C4.5 算法会告诉我们每个病人分类。 做法是这样: 用一个病人数据属性集和对应病人反馈类型,C4.5 构建了一个基于新病人属性预测他们类型决策树。 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相互关系一种数据挖掘技术。...然后接下来它会进行一个循环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分配概率。 M 过程:基于 E 过程聚类分配,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数据访问编号(GEO Series accession number),指定了你要下载数据集。在这个例子中,你下载是编号为GSE7305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,提供了一个一致数据结构,使得后续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)基因符号。提取差异基因表达数据n = exp[diff_gene,]:从表达矩阵 exp 中提取差异基因表达数据

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    MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(1)——数据挖掘入门

    企业里数据量非常,而其中真正有价值信息却很少,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,即以现有数据为基础,对未来数据进行预测。        ...这些算法大致可以分为以下几类:基于统计学或模型方法、基于距离或邻近度方法、基于偏差方法、基于密度方法和基于聚类方法,这些方法一般称为经典离群点检测方法。...图5 模型建立流程         数据挖掘主要内容就是研究模型建立过程中可能用到各种模型和算法,即关联、回归、分类、聚类、预测和异常检测六类模型。

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    数据挖掘定律

    数据挖掘通用流程CRISP-DM缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案根源都是有商业目的。...(2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期数据准备工作要超过整个过程一半。...对于数据挖掘者来说没有免费午餐,数据挖掘任何一个过程都是来之不易。 (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:数据挖掘模式精准和稳定并不决定数据挖掘过程价值,换句话说技术手段再精妙,没有商业意义和合适商业应用是没有价值。...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飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心方向,只是纯粹为了追求高深技术而忽略或损害到商业目的,就本末倒置了。

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    咖说数据挖掘方法

    1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在数据集进行分析和总结而产出有价值信息过程。...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、总结出有价值信息方法。 数据挖掘是大数据时代必然产物,是对数据进行利用办法,也是大数据时代最具有挑战性工作。...我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进技术,能够采集和存储大量数据,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技术。...包括百度在内,其采集了大量数据,也开发了大量数据应用,但相对于其所拥有的数量级,其数据挖掘和应用仍然是非常少数据本身没有什么商业价值,从数据挖掘出来商业洞察和基于该洞察应用才有价值。...数据挖掘作为一种数据应用方法,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剧增。 1.2 常见数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘方法不是很多。

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    基于LightGBM算法实现数据挖掘

    对于回归问题,Datawhale已经梳理过完整实践方案(可点击),本文对多分类数据挖掘问题做了完整方案总结。 ? 一、赛题数据 赛题背景 本赛题是一个多分类数据挖掘问题。...赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号分类任务。...由于心跳信号自带明显「时序特征」(心跳参数随时间变化),在后续数据处理过程中要考虑「时序特征」所来来影响?...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、易于使用格式:比如构建205列。...五、思考 1、Baseline代码是基于LGBM算法实现,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】常用数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究热点问题,所谓数据挖掘是指从数据大量数据中揭示出隐含、先前未知并有潜在价值信息非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用方法主要有分类...、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相似性尽可能,不同类别中数据相似性尽可能小。...在客户关系管理中,通过对企业客户数据库里大量数据进行挖掘,可以从大量记录中发现有趣关联关系,找出影响市场营销效果关键因素,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...意外规则挖掘可以应用到各种异常信息发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦ Web页挖掘

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    基于轨迹数据伴随关系分析挖掘

    轨迹数据分析是时空数据挖掘重点内容之一,也是相当有挑战任务之一。...伴随分析是轨迹数据一种常见分析任务,但是伴随分析面临着三挑战:摘自ICDM2013年论文Mining Following Relationships in Movement Data表述: Challenge...挑战三:伴随关系可能发生在较短时间范围内; 这三种挑战导致了实际应用中伴随关系挖掘难度。在上面的论文中,提出一种LSA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参数,一个是两个轨迹点之间最大距离,一个是最大时间间隔。...,根据距离和时间关系进行判断。

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    基于wifi行为轨迹数据挖掘分享

    逻辑层上针对对象轨迹数据可以分为四个层:微观层次数据挖掘、宏观层次数据挖掘、模式发现相关数据挖掘、知识发现相关数据挖掘。 (3)用户层。...以轨迹数据分析结果为基础,通过参数输入调整各种方法计算,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关键技术: (1)基于结构特征轨迹微观数据分析技术。...基于结构特征轨迹微观数据分析技术主要以从轨迹数据入手,深入研究轨迹数据特征,从而完成对轨迹结构抽取、计算和分析。 (2)基于协同过滤对象宏观活动分析技术。...基于结构特征轨迹分析方法 基于结构特征轨迹数据分析方法主要可以分为 5 个步骤: (1)轨迹数据加载、重构。对数据降噪处理,构建索引结构,然后进行重构。 (2)轨迹数据转角计算与划分。...基于wifi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 ) ★★

    用于挖掘数据源 必须 真实 : ① 存在真实数据 : 数据挖掘处理数据一般是存在真实数据 , 不是专门收集数据 ; 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 挖掘知识是未知 , 目的是为了发掘潜在知识 , 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,就是以图结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中“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,而没有一个客观答案,不像是美女胸、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解决节点数量大而受内存限制,这个算法有点类似地图放大镜,当需要展示某一块(超图节点)时候,则加载当前块内容,用户就会看到更加明细地图信息

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    数据挖掘数据挖掘九条定律

    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数据,以及它们是如何相关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原因,并且在数据挖掘过程中占有如此工作量,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,基于客户关系数据挖掘项目,总是存在着这样模式即客户未来行为总是和先前行为相关,显然这些模式是有利可图(Watkins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。...明天数据表面上看起来相似,但是它可能已经集合了不同模式、(可能巧妙地)不同目的、不同语义;分析过程因受业务知识驱动,所以会随着业务知识变化而变化。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。今天我所分享主题就是和银行客户服务相关,如何应用文本挖掘技术洞察客户心声。...结合文本挖掘客户服务分析流程 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文本当中提取出客户热点意见,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,一开始用户观点是在讨论一个个话题,是不是可以用基于LDA这样模型完成话题提取呢?...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客户关心不同问题在哪里,其中我们看到像七星级客户和三星级客户关注问题有非常差异,其中还有五星级客户甚至成为一个孤岛,和其它类型客户关注点都是完全不同...第三个问题,尤其是针对传统行业来说,因为大数据商业概念其实已经被炒像一个神话一样,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,其实都不太容易落地,从我们实际落地角度来看

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    数据挖掘10算法详细介绍

    想初步了解下怎样数据挖掘,看到一篇不错文章转载过来啦~ 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最有影响力数据挖掘算法...Orange 是一个用于数据挖掘开源数据可视化和分析工具,它决策树分类器是用 C4.5实现。...因为开始需要使用一个数据集让 SVM学习这些数据类型。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体上都是优先尝试二类分类器。...关联规则学习是学习数据库中不同变量中相互关系一种数据挖掘技术。...然后接下来它会进行一个循环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分配概率。 M 过程:基于 E 过程聚类分配,更新模型参数。

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    数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘经典算法?

    数据人有话说 Google PageRank 曾是主宰 Google 排名算法一个主要因素,一度我们看一个网站排名,往往会先去分析它 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年评出数据挖掘10算法(见图1)。...由这个思想,可以得到一个直观公式: ? (1) R(x)表示xPageRank,B(x)表示所有指向x网页。 公式(1)意思是一个网页重要性等于指向它所有网页重要性相加之和。...图3 观察矩阵M可发现,M第I行表示第I个网页指向网页,M第J列表示指向J网页。如果将M每个元素都除于所在行全部元素之和,然后再将M转置(交换行和列),得到MT。...MT每一行全部元素之和不就正好是公式(3)中 吗?

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    数据挖掘之用户细分维度

    外在属性 如用户地域分布,用户产品拥有,客户组织归属——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。...我们能知道只是某一类用户(如企业客户) 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 内在属性行为客户内在因素所决定属性,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特定目的。如奖励贡献多用户。至于找出用户中特点为市场营销活动找到确定对策,则要做更多数据分析工作。

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    数据挖掘数据挖掘 特异群组挖掘框架与应用

    特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象相似性来划分数据数据挖掘任务,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)表示明显分离簇,每个对象到同一簇中对象距离比到不同簇中任意对象距离更近或更相似;图2(b)表示基于原型簇,每个对象到定义该簇原型距离比到其他簇原型距离更近或更相似...;图2(c)是基于密度簇,簇是对象稠密区域;图2(d)表示一种概念簇,簇是有某种共同性质对象集合。...参考文献[4]对特异群组挖掘算法进行了性能评估实验,对比算法主要是经典聚类算法DBSCAN、BBC、SynC以及基于无剪枝数据对象两两比对NavAllPairs算法,如图7所示。...值得指出是,聚类、特异群组挖掘、异常检测都是基于数据对象相似性来挖掘数据对象

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    【干货】数据挖掘10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挖掘布尔关联规则频繁项集算法。其核心是基于两阶段频集思想递推算法。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,它根据每次训练集之中每个样本分类是否正确,以及上次总体分类准确率,来确定每个样本权值。...将修改过权值数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到分类器最后融合起来,作为最后决策分类器。...在分类树下面有两个关键思想。第一个是关于递归地划分自变量空间想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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