【摘要】数据挖掘的入门概念1 数据挖掘数据挖掘(Data Mining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学

数据挖掘的入门概念

1 数据挖掘

数据挖掘(Data Mining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。

2 机器学习 与 数据挖掘

与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下：

机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，图像视频识别，机器翻译，无人驾驶等等各种其他的模式识别，甚至于谷歌大脑等AI，这些东西的一个共同点就是极其复杂的算法，所以说机器学习的核心就是各种精妙的算法。

数据挖掘：更偏向于“数据”而非算法，而且包括了很多数据的前期处理，用爬虫爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化(画图)等等，最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。前期数据处理的工作比较多。

所以，数据挖掘的范畴要更广泛一些。

3 数据挖掘所覆盖的学科

数据挖掘是一门交叉学科，覆盖了统计学、计算机程序设计、数学与算法、数据库、机器学习、市场营销、数据可视化等领域的理论和实践成果

4 数据挖掘的误区

误区一：算法至上论。认为数据挖据是某些对大量数据操作的算法，这些算法能够自动地发现新的知识。

误区二：技术至上论。认为数据挖据必须需要非常高深的分析技能，需要精通高深的数据挖掘算法，需要熟练程序开发设计。

这两种认知都有一定的偏颇。实际上，数据挖掘本质上是人们处理商业问题的方法，通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果，技术在随着大数据时代的来临变得愈发重要，但是最好的数据挖掘工程师往往是那些熟悉和理解业务的人。

5 数据挖掘能解决什么问题

商业上的问题多种多样，例如：

“如何能降低用户流失率?”

“某个用户是否会响应本次营销活动?“

"如何细分现有目标市场?"

“如何制定交叉销售策略以提升销售额?”

“如何预测未来销量?”

从数据挖掘的角度看，都可以转换为五类问题：

分类问题

聚类问题

回归问题

关联分析

推荐系统

5.1 分类问题

简单来说，就是根据已经分好类的一推数据，分析每一类的潜在特征建立分类模型。对于新数据，可以输出新出具属于每一类的概率。

比如主流邮箱都具备的垃圾邮件识别功能：一开始，正常邮件和垃圾邮件都是混合在一起的，如果我们手工去点击哪些是垃圾邮件，逐渐的，垃圾邮件就会自动被识别放到垃圾文件夹。如果我们对于混在正常邮件中的垃圾持续进行判断，系统的识别率就会越来越高。我们人工点击判断，相当于预先分类(两类：垃圾邮件和非垃圾邮件)，系统就会自己学习两类邮件的特征建立模式，对于新邮件，会根据模式判断属于每个类别的可能性。

分类算法示意

5.2 聚类问题

和分类算法是不同概念，但是工作中业务人员经常误用。 聚类的的目的也是把数据分类，但类别并不是预先定义的，算法根据“物以类聚”的原则，判断各条数据之间的相似性，相似的就归为一类。

比如我有十万消费者的信息数据，比如包括性别，年龄，收入，消费等，通过聚类的方法事可以把这些数据分成不同的群，理论上每群用户内都是相似性较高的，就可以覆盖分群用户制定不同的策略

聚类算法示意

5.3 回归问题

回归问题和分类问题有点类似，但是回归问题中的因变量是一个数值，而分类问题，最终输出的因变量是一个类别。简单理解，就是定义一个因变量，在定义若干自变量，找到一个数学公式，描述自变量和因变量之间的关系。

比如，我们要研究房价(Y)，然后收集房子距离市中心的距离(X1)，面积(X2)，收集足够多的房子的数据，就可以建立一个房价和距离、面积的方程式(例如Y=aX1+bX2)，这样给出一个新的距离和面积数据，就可以预测这个房子的价格。

回归问题示意

5.4 关联分析

关联分析主要就是指”购物篮分析“，很有名气案例是【啤酒与尿布】的故事，”据说“这是一个真实的案例：沃尔玛在分析销售记录时，发现啤酒和尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架，把两者放在一起，结果真的提升了啤酒的销量。后来还分析背后的原因，说是因为爸爸在给宝宝买尿布的时候，会顺便给自己买点啤酒……

所以，关联分析就是基于数据识别产品之间潜在的关联，识别有可能频繁发生的模式。

5.5 推荐系统

利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。也就是平时我们在浏览电商网站、视频网站、新闻App中的"猜你喜欢"、“其他人也购买了XXX”等类似的功能。

5.6 数据挖掘的工作流程

数据挖掘的通用流程叫做CRISP-DM(Cross Industry Standard Process-Data Mining)数据挖掘方法论。

CRISP-DM

6.1 商业理解

商业理解阶段主要完成对商业问题的界定，以及对企业内外部资源进行评估与组织，最终确定将企业的商业目标转化为数据挖掘目标，并制定项目的方案

6.2 数据理解

了解企业目前数据现状，提出数据需求，并尽可能多的收集数据。通过初步的数据探索，快速了解数据的质量

6.3 数据准备

在建立数据挖掘模型之前对数据做最后的准备工作，主要是把收集到的各部分数据关联起来，形成一张最终数据宽表。这个阶段其实是耗时最长的阶段，一般会占据整个数据挖掘项目的70%左右的时间，包括数据导入、数据抽取、数据清洗、数据合并、新变量计算等工作。

6.4 模型构建

模型构建是数据挖掘工作的核心阶段。主要包括准备模型的训练集和验证集，选择并使用适当的建模技术和算法，模型建立，模型效果对比等工作

6.5 模型评估

模型评估主要从两个方面进行评价：

1)技术层面：

- 设计对照组进行比较。

- 根据常用的模型评估指标进行评价，如命中率、覆盖率、提升度等

2)业务经验：业务专家凭借业务经验对数据挖掘结果进行评估

6.6 模型部署

将数据挖掘成果程序化，将模型写成存储过程固化到IT平台上，并持续观察模型衰退变化，在发生模型衰退时，引入新的变量进行模型优化。