在同濟讀研期間，無意間選擇了資料倉儲和資料探勘作為研究方向，從此走上了漫漫bi之路。
研究生畢業以後，抵制了外企的**（因為無法做bi相關的專業工作），加入了上海電力下屬的it公司，從事電力營銷資料倉儲的建設，真正將知識轉化成生產力，自己也親身經歷如何實施大型資料倉儲，此後跳槽另一家民企，接觸了移動經營分析系統，對於資料倉儲、資料探勘的相關技術、工具等有了深入的了解，當初之所以情歸bi，更多的不是看重技術，而是看重它是和商業緊密相連的，如何幫助企業**未來的收入、利潤，降低庫存成本，挖掘潛在客戶價值，減少客戶流失率等bi應用，現在真正做的好的企業是鳳毛麟角，包括不缺錢的國企，我將在blog分享資料探勘的相關知識，bi 的學習路漫漫，吾將上下而求索！
今天內容主要是資料探勘的相關概念
1、資料探勘的定義
簡單來說，資料探勘是對資訊系統積累的大量歷史資料，通過相關演算法進行探索和分析的過程，目的是發現資料中隱藏的有用的模式和規律。目前資料探勘應用普遍是借助專業的資料探勘工具來實現，市場上主流的商用工具是sas、spss，開源的工具是weka等。
2、資料探勘的作用
1）分類
首先對需要區分的類別加以定義，即建立分類模型，然後應用模型對未分類資料進行分類。例如，將信用卡申請按低、中和高風險分類；將顧客按事先確定的顧客型別分組，目的是將資料分配在某一預先定義的類別。
適用演算法：決策樹和最近鄰技術都能很好的用於分類。
神經網路和鏈結分析在某些情況下對分類有用。
2）估計
分類處理的是離散的結果，如「是」與「不是」，估計處理的是連續的結果，輸入一組資料，估計給出乙個未知連續變數的值，如收入、高度或者信用卡的餘額。
信用卡中心可以將客戶分為低、中和高風險，也可以建立模型，對持卡人給以「風險評估分」，得分可以從1至100，表示持卡人的風險級別。
估計還可以應用如估計乙個家庭的孩子數目、估計客戶的壽命值等。
適用演算法：回歸模型和神經網路
3）**
任何的**都可以被認為是分類或估計，不同之處在於你強調的是什麼，**關注的是未來行為或未來值，檢驗準確度的惟一方法是等待和觀察。 應用舉例如下：
**哪些客戶在6個月之內可能離開；
**哪些客戶會預定增值服務；
所有用於分類和估計的技術均可稍加修改後用於**。
分類、估計和**均屬於有指導或定向資料探勘，目的是發現特定目標變數的值。
4）關聯
關聯是確定事物之間的相關性，確定哪些事物會同時出現，典型應用是購物籃分析。
關聯也可以被用來分析交叉購物的機會，以設計吸引人的產品或服務包。
5）聚類
聚類的任務是將相似的事物分成一類，差異較大的事物分在不同的類中，它沒有事先確定好的類別，也沒有樣本，記錄按照自身的特徵相似性聚集在不同的類別。
聚類通常作為一些其它形式的資料探勘或建模的前奏。
6）描述與視覺化
對資料準確的描述，如「網上購物的數量女性要大於男性」
資料視覺化是通過圖形化的手段描述資料。
3、資料探勘在市場營銷中的應用
通過分析客戶詳細的行為資料，資料探勘可以對客戶進行精確營銷，剔除非客戶群體，節省市場營銷的費用，抓住最有價值的客戶，避免核心客戶的流失，此外，資料探勘還可以幫助企業識別潛在客戶群體，針對不同的類別採用差異化的市場策略，提公升收入。
4、資料探勘在客戶關係管理中的應用
通過應用資料探勘方法，企業可以將客戶資料庫的大量資料轉變成描述顧客特徵的影象，了解客戶的行為特徵，研究客戶的生存週期，在不用的週期如何改進客戶關係。
5、資料探勘的四種方法
1）購買與企業的商業問題配套的評分機制，如信用評估系統；
2）購買資料探勘軟體這類整體解決方案；
3）針對特定的問題，請專家完成**模型的建立；
4）組織內部掌握資料探勘技能。
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