数据挖掘的关键方法

数据挖掘就像在荒凉的草原上寻找美味的果实，而不是在广阔矿山中寻找金矿。虽然不能确定是否有金矿，但草原上一定有果实。然而在实际数据中，有许多神秘的数据无法利用，也有许多数据无法确定其价值。首先我们需要清理草原，但清理这片辽阔的草原需要耗费大量的时间。实际上，收获果实通常需要花费大部分时间。

即使数据最终变得干净，我们也需要想出各种方法来获取高效的规则。这不仅需要时间和精力，还需要一定的技巧和洞察力。

一、什么是数据挖掘？

数据挖掘是一种技术，可以通过对每个客户的深入了解，帮助企业与客户建立长期良好的关系。更具体地说，数据挖掘是分析公司收集的大量数据，发现有用的模式和规则，并运用统计方法和工具来支持营销活动。其中一个经典案例是啤酒与尿布的故事，通过关联规则进行销售。虽然许多人认为这只是个轶事，但数据挖掘确实可以帮助企业在销售策略上取得成功。

二、数据挖掘的两种方法

数据挖掘与统计分析的区别常常被误解，但实际上两者都有其独特的功能。数据挖掘处理的数据量往往比统计分析更大。数据挖掘包含知识发现的成分，但并不是所有数据都能自动提供有价值的信息。数据挖掘可以分为两种类型：假设检验和知识发现。

• 假设检验：在这种方法中，数据挖掘有一个明确的目标变量，例如预测购买量和客户反应，并据此对客户进行分类。这种方法通常使用回归分析、决策树和神经网络等技术。

• 知识发现：在这种方法中，数据挖掘没有目标变量，而是试图从数据中发现有用的规则、模式和相似性。例如，购物篮分析就属于关联分析。

三、数据挖掘解决的问题

数据挖掘的应用场景广泛，可以解决多种营销挑战。例如，企业可以利用数据挖掘了解产品销售情况、客户行为和未来趋势。通过数据挖掘，企业可以更好地定位市场、优化产品组合并提升客户满意度。

| 问题 | 方法 | |------|------| | 在哪里销售多少产品？ | 估计、理解 | | 如何对产品进行分类？ | 分类、提取 | | 未来应关注哪些产品？ | 分类、提取 | | 新产品会受到怎样的反响？ | 了解群体的特征 |

四、数据挖掘与数据科学

数据挖掘是在大型数据集中发现模式的过程，涉及机器学习、统计学和数据库系统的交叉方法。数据挖掘是计算机科学和统计学的一个跨学科子领域，其目标是从数据集中提取信息，并将其转化为可理解的结构，以便进一步使用。

相比之下，数据科学是一个更为广泛的概念，包括捕获数据、分析数据并从中获得洞察力的过程。数据科学涵盖了统计学、社会科学、数据可视化、自然语言处理等多个领域，而数据挖掘则是数据科学的一部分。

五、数据挖掘的过程

数据挖掘的过程包括以下几个步骤：

1. 明确目的：在开始数据挖掘之前，需要明确要解决的问题和目的。
2. 分析策略：仔细查看数据，了解其内容，并制定相应的分析策略。
3. 数据清洗和处理：去除垃圾数据，标准化数据，使其适用于分析。
4. 基本聚合：对数据进行初步分析，了解基本情况。
5. 多元分析：选择合适的分析方法，如回归分析、聚类分析、关联分析等。
6. 模型创建：根据多元分析的结果创建模型，并通过实际数据进行验证。

六、数据挖掘处理的数据

数据挖掘处理的数据量往往比统计分析更大，且这些数据通常包含大量缺失值和噪声。数据挖掘需要处理的数据通常是数以万计的产品和数百万的客户数据，其中大部分数据为NULL。这种稀疏性是数据挖掘面临的重大挑战之一。

七、数据挖掘与大数据

大数据的特点包括体积大、多样性高、速度快和真实性强。大数据不仅涉及企业内部数据，还包括社交媒体、网络日志等多种类型的数据。数据挖掘是处理和分析大数据的重要工具，可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。

八、数据挖掘常用方法

数据挖掘常用的方法包括数据清洗、数据抽取、数据排序、数据分组等。这些方法有助于清理和处理数据，从而提取有价值的信息。

九、数据性质拆解

了解分组产品的特点，例如计算每个产品类别的月销量和平均单价等。了解分组客户的特征，例如按性别和年龄划分的消费金额。

十、数据间的关系

了解产品与环境因素之间的关系，例如产品销量与温度的关系，可以用于预测未来销量。了解分组客户购买的产品，可以更好地理解客户需求。

十一、数据分析的本质

数据分析的核心在于理解数据间的联系和规律。通过对数据进行交叉制表、RFM分析和回归分析等方法，可以揭示数据背后的深层次信息。这种理解对于制定有效的分析策略至关重要。

十二、数据管理和数据结构

数据管理是数据挖掘的重要环节。企业通常会将每日更新的销售数据和产品数据整合到数据仓库中，以便进行更深入的分析。数据集市则用于在特定时间段内提取特定区域的数据，以满足不同分析需求。