数据挖掘与数据分析

目录

数据挖掘与数据分析

一.数据的本质

二.什么是数据挖掘和数据分析

三.数据挖掘和数据分析有什么区别

案例及应用

1. 基于分类模型的案例

2. 基于预测模型的案例

3. 基于关联分析的案例

4. 基于聚类分析的案例

5. 基于异常值分析的案例

6. 基于协同过滤的案例

7. 基于社会网络分析的案例

8. 基于文本分析的案例

结语


数据挖掘与数据分析

在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信息,而数据挖掘和数据分析则成为了解读这些信息、发现规律的重要工具。在探讨数据挖掘和数据分析的概念之前,我们首先需要明确什么是数据。

一.数据的本质

不谈数据,就无以谈大数据挖掘和大数据分析,因此,我们先说一下什么是数据。

简单来说,数据就是观测值。无论是从传感器采集的实时数据,还是从用户填写的表单,数据都是我们观察世界、获取信息的途径之一。尽管数据形式各异,但它们都是我们对现实世界的一种记录和反映。

二.什么是数据挖掘和数据分析

1、数据挖掘(Data Mining)

数据挖掘是指对大规模数据进行分析,以发现其中潜在的模式、规律或关联性的过程。其目的在于从数据中提取有价值的信息,以支持决策制定、预测未来趋势等。数据挖掘涉及多种技术和方法,包括机器学习、统计分析、数据库技术等。

2、数据分析(Data Analysis)

数据分析是指对数据进行收集、清洗、转换和建模等处理,以获得对问题的洞察和理解的过程。数据分析旨在揭示数据背后的意义,为决策提供支持和指导。它可以采用多种统计和计算方法,如描述性统计、推断统计、预测分析等。

三.数据挖掘和数据分析有什么区别

尽管数据挖掘和数据分析都是处理数据的过程,但它们在方法和目的上有所不同。

  • 数据挖掘关注于从数据中发现新的知识和模式,以及对数据的价值进行评估。它更注重于对数据的探索性分析和发现性研究,以发现数据背后的潜在规律。

  • 数据分析更侧重于对数据进行解释和理解,以及为特定问题提供解决方案或预测。它通常基于已有的理论或假设,利用统计方法或建模技术对数据进行分析和解释。

案例及应用

1. 基于分类模型的案例

(1)垃圾邮件的分类与判断

通过文本挖掘技术,采用朴素贝叶斯等分类算法,对邮件内容进行分析,判断其是否为垃圾邮件。这种方法可以帮助邮箱系统提高垃圾邮件过滤的效率,提升用户体验。

垃圾邮件过滤是一种常见的分类问题。除了朴素贝叶斯分类器外,还可以使用支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等机器学习算法。此外,近年来,深度学习模型如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也被应用于垃圾邮件分类,因其在处理序列数据和文本数据方面的优势。

一般来说,判断邮件是否属于垃圾邮件,应该包含以下几个步骤。

第一,把邮件正文拆解成单词组合,假设某篇邮件包含100个单词。

第二,根据贝叶斯条件概率,计算一封已经出现了这100个单词的邮件,属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明,属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。

(2)医学上的肿瘤判断

在医学领域,肿瘤判断的分类模型可能采用传统的机器学习算法,如支持向量机、决策树和随机森林等,也可能采用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。特别是深度学习模型在医学影像诊断领域取得了巨大成功,能够从医学影像数据中提取高级特征,帮助医生做出更准确的诊断。

利用机器学习模型,对肿瘤细胞的特征进行提取和分析,以区分恶性肿瘤和良性肿瘤。这有助于医生在病理诊断中提高准确性和效率,为患者的治疗提供更好的支持。

如何操作?通过分类模型识别。简言之,包含两个步骤。首先,通过一系列指标刻画细胞特征,例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等,构成细胞特征的数据。其次,在细胞特征宽表的基础上,通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。

2. 基于预测模型的案例

(1)红酒品质的判断

通过收集红酒样本的化学特性数据,构建分类回归树模型,预测和判断红酒的品质和等级。这种方法可以为酿酒企业提供指导,优化生产工艺,提升产品品质。

除了回归树模型,还可以尝试其他回归算法,如线性回归、岭回归和梯度提升回归等。此外,可以考虑使用集成学习方法,如Bagging和Boosting,以提高模型的预测性能。

如何判断鉴红酒的品质呢?

第一步,收集很多红酒样本,整理检测他们的化学特性,例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。 第二步,通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。

(2)搜索引擎的搜索量和股价波动

研究互联网关键词的搜索量与公司股价的相关性,利用这一信息预测股价的波动和趋势。这种方法可以帮助投资者制定更有效的投资策略,降低风险,获取更高的收益。

除了传统的时间序列预测模型,还可以使用情感分析技术,分析搜索关键词的情感倾向,并将其纳入预测模型中。另外,可以考虑使用复杂网络模型,挖掘搜索引擎中用户行为数据之间的关联性,从而更准确地预测股价波动。

3. 基于关联分析的案例

(1)沃尔玛的啤酒尿布

沃尔玛发现将啤酒和尿布摆放在一起能够增加两者的销量。这种关联分析发现了消费者购买行为中的关联性,为超市提供了更好的销售策略。

啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性,如果大量的数据表明,消费者购买A商品的同时,也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中,常常会看到两个商品的捆绑销售,很有可能就是关联分析的结果。

除了传统的关联规则挖掘方法,还可以考虑使用序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)技术,发现啤酒和尿布购买的序列模式,以及它们之间的时间间隔关系。此外,可以尝试基于图的关联分析方法,构建商品之间的关联网络,从而挖掘出更复杂的关联规则。

4. 基于聚类分析的案例

(1)零售客户细分

通过聚类分析,将零售客户划分为不同的群体,针对不同群体的消费特点和偏好,精准地进行产品设计和营销策略。

除了传统的聚类算法,如K均值聚类和层次聚类,还可以考虑使用密度聚类(Density-based Clustering)方法,发现具有不同密度的客户群体。此外,可以将聚类分析与关联规则挖掘相结合,发现不同客户群体之间的购买行为模式和关联规则。

例如,针对商业银行中的零售客户进行细分,基于零售客户的特征变量(人口特征、资产特征、负债特征、结算特征),计算客户之间的距离。然后,按照距离的远近,把相似的客户聚集为一类,从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如,理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。

5. 基于异常值分析的案例

(1)支付中的交易欺诈侦测

利用异常值分析技术,检测支付交易中的异常行为,防止欺诈行为的发生,保护用户的资产安全。

除了基于规则库和模型的方法,还可以考虑使用无监督学习方法,如基于密度的离群点检测(DBSCAN)和孤立森林(Isolation Forest),发现支付交易中的异常行为。另外,可以使用时间序列异常检测方法,发现支付交易数据中的时间序列异常模式。

采用支付宝支付时,或者刷信用卡支付时,系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常,这笔交易可能会被终止。

异常值的判断,应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则,即事件类规则和模型类规则。第一,事件类规则,例如刷卡的时间是否异常(凌晨刷卡)、刷卡的地点是否异常(非经常所在地刷卡)、刷卡的商户是否异常(被列入黑名单的套现商户)、刷卡金额是否异常(是否偏离正常均值的三倍标准差)、刷卡频次是否异常(高频密集刷卡)。第二,模型类规则,则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据,构建模型进行分类问题的判断。

6. 基于协同过滤的案例

(1)电商猜你喜欢和推荐引擎

通过协同过滤算法,分析用户的购买历史和行为,向用户推荐个性化的商品,提升用户购物体验。

除了传统的协同过滤算法,还可以考虑使用基于深度学习的推荐系统,如基于神经网络的协同过滤方法和基于深度学习的矩阵分解方法。此外,可以将协同过滤与内容推荐相结合,提高推荐系统的个性化程度。

一般来说,电商的“猜你喜欢”(即推荐引擎)都是在协同过滤算法(Collaborative Filter)的基础上,搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为,在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此,找出最相似的顾客或最关联的产品,从而完成产品的推荐。

7. 基于社会网络分析的案例

(1)电信中的种子客户

通过分析客户的通话记录和关系网络,识别出具有影响力的种子客户,帮助电信公司实现产品推广和营销。

除了传统的社会网络分析方法,如节点中心性分析和社区检测,还可以考虑使用动态社会网络分析方法,分析客户在不同时间点的影响力和关系变化。此外,可以将社会网络分析与传播模型相结合,研究信息在社会网络中的传播路径和影响力传播规律。

基于通话记录,可以构建客户影响力指标体系。采用的指标,大概包括如下,一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力,分析的结果表明,高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次,在产品的扩散上,选择高影响力客户作为传播的起点,很容易推动新套餐的扩散和渗透 此外,社会网络在银行(担保网络)、保险(团伙欺诈)、互联网(社交互动)中也都有很多的应用和案例。

8. 基于文本分析的案例

(1)字符识别:扫描王APP

通过文本分析和图像识别技术,将纸质文档扫描成电子文档,提高工作效率和便利性。

除了基于传统的特征提取和机器学习方法,还可以考虑使用深度学习模型,如循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),实现端到端的字符识别。此外,可以将字符识别与自然语言处理技术相结合,提取文本信息的语义特征,从而提高字符识别的准确性。

字符识别的大概原理如下,以字符S为例。

第一,把字符图像缩小到标准像素尺寸,例如1216。注意,图像是由像素构成,字符图像主要包括黑、白两种像素。 第二,提取字符的特征向量。如何提取字符的特征,采用二维直方图投影。就是把字符(1216的像素图)往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度,垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值,垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。 第三,基于前面的字符特征向量,通过神经网络学习,从而识别字符和有效分类。

(2)文学著作与统计:红楼梦归属

这是非常著名的一个争论,悬而未决。对于红楼梦的作者,通常认为前80回合是曹雪芹所著,后四十回合为高鹗所写。其实主要问题,就是想确定,前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。

简单来说,就是利用统计分析方法,研究《红楼梦》前后80回的文学风格差异,探讨其归属问题。这种方法可以为文学研究提供客观的分析手段。

结语

数据挖掘和数据分析是数字化时代的重要工具,它们不仅可以帮助我们发现数据背后的规律和价值,还可以为决策制定和问题解决提供支持。在日常生活和各行各业中,数据挖掘和数据分析的应用已经变得无处不在,我们需要不断学习和掌握相关的知识和技能,以适应这个信息爆炸的时代。

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