數(shù)據(jù)挖掘

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對(duì)大數(shù)據(jù)高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶調(diào)整市場(chǎng)政策、減少風(fēng)險(xiǎn)、理性面對(duì)市場(chǎng)，并做出正確的決策。目前，在很多領(lǐng)域尤其是在商業(yè)領(lǐng)域如銀行、電信、電商等，數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多問題，包括市場(chǎng)營(yíng)銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機(jī)等。

龍馬管理咨詢?cè)跀?shù)據(jù)挖掘方面的主要方法包括分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，嘗試從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析。

1、分類：分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中。

2、回歸分析：回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。

3、聚類：聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。

4、關(guān)聯(lián)規(guī)則：關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過程主要包括兩個(gè)階段：第一階段為從海量原始數(shù)據(jù)中找出所有的高頻項(xiàng)目組;第二階段為從這些高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。

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