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概念
数据挖掘(Data Mining) 是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关联,。
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数据挖掘能做什么
分类(Classification)
首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。
例子:
a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险
b. 故障诊断:中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作,采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析,构建故障地图,实时分析产品出现瑕疵的原因,有效提高了产品的优良率。
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数据挖掘能做什么
估计(Estimation)
估计与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类   数据挖掘
的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。
例子:
a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。
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数据挖掘能做什么
预测(Prediction)
通常,预测是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。
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数据挖掘能做什么
相关性分组或关联规则
(Affinity grouping or association rules)
决定哪些事情将一起发生。

例子:
a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析)
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数据挖掘能做什么
聚类(Clustering)
聚类是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。

例子:
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群
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数据关联
我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能,这类功能无疑在帮助用户发现需求,促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。
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数据关联
关联推荐在营销上被分为两类:
向上营销(Up Marketing):根据既有客户过去的消费喜好,提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。
交叉营销(Cross Marketing):从客户的购买行为中发现客户的多种需求,向其推销相关的产品或服务。
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数据关联
向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐,而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。
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