数据挖掘算法

摘自 https://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/p/5872113.html 一、大数据分析在商业上的应用 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 “在百度对世界杯的预测中，我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联网，随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。”--- 百度北京大数据实验室的负责人张桐 2、股票市场预测 去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。 理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。 目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰

　　神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 　　神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，但进行了很大的简化，神经网络由很多神经网络层构成，而每一层又由许多单元组成，第一层叫输入层，最后一层叫输出层，中间的各层叫隐藏层，在BP神经网络中，只有相邻的神经层的各个单元之间有联系，除了输出层外，每一层都有一个偏置结点： 　　虽然图中隐藏层只画了一层，但其层数并没有限制，传统的神经网络学习经验认为一层就足够好，而最近的深度学习不这么认为。偏置结点是为了描述训练数据中没有的特征，偏置结点对于下一层的每一个结点的权重的不同而生产不同的偏置，于是可以认为偏置是每一个结点（除输入层外）的属性。我们偏置结点在图中省略掉： 　　在描述BP神经网络的训练之前，我们先来看看神经网络各层都有哪些属性： 每一个神经单元都有一定量的能量，我们定义其能量值为该结点j的输出值$O_j$； 相邻层之间结点的连接有一个权重$W_{ij}$，其值在[-1,1]之间； 除输入层外，每一层的各个结点都有一个输入值

伴随着信息化系统建设的发展，各行各业的中大型企业都存储了大量的业务数据。很多的企业想要通过对这些数据的分析，来发现新的商机以及从这些数据中找到提高盈利的方法。大部分的企业，都是凭借管理人员的自身个人经验来开展这项工作。如果有一套系统，能够自动地或者半自动地发现相关的知识和解决方案，这样将会有效地提高企业的决策水平和竞争能力。从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有价值的信息的方法、工具以及工作过程，就是 数据挖掘 。通过数据挖掘可以在这些数据中找到其中的规律、发现数据之间的关系。数据挖掘是统计学、数据库技术和人工智能的结合产物。 数据挖掘实施步骤 一般的数据挖掘的实施步骤通过以下几点来进行： 明确需求 数据抽样 数据探索 数据预处理 数据挖掘建模 模型评估 明确需求 在开展数据挖掘开发之前，要确定用户的需求是什么。也就是说，数据挖掘系统开发完了之后，能够达到什么样的效果呢？所以，此阶段需要去了解客户的业务背景、业务过程，弄清楚客户的真正需求。 例如：针对用户进行推荐、对销售数据进行预测分析等等。 数据抽样 真实的企业环境中，往往存在多种多样的数据。不是所有的数据都跟数据挖掘系统有关，我们需要从这些大量数据走过来，抽取到与目标相关的数据子集，从而减少数据处理量，节省系统资源。而且，有针对性的抽取数据，跟有利于发现真正有价值的数据。 数据探索 拿到抽样后的数据后

随着互联网络的迅猛发展，市场的不断成熟，世界经济进入了电子商务时代，产品和服务的差异越来越小。以生产为中心、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以服务为目的的市场战略所取代。谁能掌握客户的需求趋势，加强与客户的关系，有效发掘和管理客户资源，谁就能获得市场竞争的优势，在激烈的竞争中立于不败之地。以“客户为中心”的客户关系管理（Customer Relationship Management，简称 CRM ）已经成为产业界、学术界应用和研究的焦点。 1 客户价值的定义 客户价值的定义可以从两个方面来理解：即客户方面的价值和企业方面的价值。客户方面的价值主要是指客户从企业的服务中得到的满足。也可以理解为客户从某种服务中获得的总利益和购买时付出的总代价之比，它是企业进行客户细分的重要标准。企业方面的价值主要是指企业从客户消费中所获得的企业利润或收益。具体的说，它是企业从与长期稳定关系的并愿意为企业提供的产品和服务承担合适价格的客户中获得的利润，长期稳定关系也就是指客户的生命周期。偶尔关系的客户和长期与企业接触的客户对于企业来说价值是不一样的。客户价值是开展客户价值评估和客户细分的重要依据，是建立价格模型、流失率模型和测算客户忠诚度的基础。 2 客户细分 客户细分就是把大量的客户按照客户的行为、需求、偏好以及价值等因素对客户进行分类

贴上671coder的一篇帖子 ： 原址见 ： http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/37904611 前言 事实上有许多的途径可以了解机器学习，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。 机器学习的四个层次 根据能力可以将学习过程分成四个阶段。这也是一个有助于我们将所有学习资源进行分类的好方法。 初学阶段 新手阶段 中级阶段 高级阶段 我之所以把初学阶段和新手阶段区分开来，是因为我想让那些完全初学者(对这个领域感兴趣的程序员)在初学阶段对机器学习有一个大致的认识，以便决定是否继续深入。 我们将分别探讨这四个阶段，并推荐一些能够帮助我们更好地理解机器学习和提高相关技能的资源。对学习阶段进行这样的分类只是我个人的建议，也许每个分类的前后阶段中也有一些适合当前阶段的资源。 我认为对机器学习有一个整体性的认识是非常有帮助的，我也希望能听听你们的想法，通过在下面评论告诉我吧！ 初学阶段 初学者是指那些对机器学习感兴趣的程序员。他们或许已经接触过一些相关的书籍、wiki网页，或者是已经上过几节机器学习课程，但是他们并没有真正地了解机器学习

数据挖掘（金融） ​ 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。 客户细分 ​ 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 ​ 客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。这是客户关系管理 的核心之一。 ​ 主要是指企业在明确的战略，业务，市场的条件下，根据客户的价值，需求和偏好的综合因素对客户进行分类，分属于统一客户群的消费者具备一定程度上的相似性，细分的依据主要是： 客户需求不同。影响消费者购买决策因素的差异后决定了消费者的需求，导致了不同的消费行为。 消费档次假说。消费者收入水平的提高，消费量会随着增加，但是这个增加是称区间台阶式的，一旦消费者达到莫衷消费层次后，消费的趋势将遍的非常平缓。 企业的资源是有限的，必须有选择地分配资源。为了充分发挥资源的最大效用，企业必须区分不同的客户群，对不同的客户制定不同的服务策略，集中资源服务好重点客户。 稳定性。有效的客户细分还必须具有相对的稳定性，足以实现在此基础上进行的实际应用，如果变化太快，应用方案还未来得及实施，群体就已面目全非，这样的细分方法就显得毫无意义

第一章答案 该答案为本人转载 ，原著[Ma_Jack](https://blog.csdn.net/u013272948/article/details/71024949) 1.1　什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 数据挖掘不是一种广告宣传，它是一个应用驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算和许多应用领域的大量技术。它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流入系统的数据等。当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：(1).数据清理：清楚噪声和删除不一致数据；(2).数据集成：多种数据源可以组合在一起；(3).数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；(4).数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；(5).数据挖掘

《数据掘金：电子商务运营突围》 基本信息 作者： 谭磊 出版社：电子工业出版社 ISBN：9787121138973 上架时间：2013-5-24 出版日期：2013 年6月 开本：16开 页码：464 版次：1-1 所属分类：经济管理 更多关于 》》》《 数据掘金：电子商务运营突围 》 内容简介 经济管理学书籍 　　电商坐拥互联网行业最丰富的用户数据金矿，却很少有人从中挖掘出真金白银。《数据掘金：电子商务运营突围》一书旨在打破这一困境，一步一步引导从业者以数据为核心来运营网站或网店。本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电商数据运营之惑，更呈现大量数据分析和挖掘的必要基础知识及实用相关工具。在通过阅读轻松掌握电商数据运营须关注的要点与方法之后，读者还可有针对性地从书中选择学习如何利用数据来完成——流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等一系列电商运营要务。 　　 《数据掘金：电子商务运营突围》一书主要写给电商从业人员，无论是中小电子商务的运营人员、数据分析人员，还是大公司负责电子商务的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到自己所需且急需的有价值内容。 目录 《数据掘金：电子商务运营突围》 第1章 引言：电子商务运营和数据1 1.1 2012年最大的赌局2 1.2 为300万人建300万个网站6 1.2.1 电子商务的rupi概念7 1.2.2 在互联网上卖米8

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 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。 C4.5算法有如下优点： 产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n

ID milk bread butter beer diapers 1 1 1 0 0 0 2 0 0 1 0 0 3 0 0 0 1 1 4 1 1 1 0 0 5 0 1 0 0 0 支持度（Support） sum(x) sup(x) = -------- N 譬如在上面的示例数据库中，{beer, diaper} 的支持度为 1/5 = 0.2。5 条事务中只有一条事务同事包含 beer和 diaper ， 实际使用中我们会设置一个最低的支持度（minimum support）， 那些大于或等于最低支持度的 X 称之为频繁的 item-set 。 置信度（Confidence） 置信度表示为规则 X ⇒ Y 在整个 T 中出现的频率。而置信度的值表示的意思是在包含了 X 的条件下， 还含有 Y 的事务占总事务的比例。同样假定 T 中含有 N 条数据， 那么置信度的计算公式为： sup(xUY) conf(x=>f)= -------- sup(x) 譬如再上面的示例数据库中，{beer, diaper} 的置信度为 0.2/0.2 = 1。表面在所有包含 beer 的事务中都会一定包含 diaper。 同样的，在实际使用中我们会设置一个最低置信度，那些大于或等于最小置信度的规则我们称之为是有意义的规则。 相关性度量 有时候使用支持度和置信度挖掘到的规则可能是无效的。