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大数据挖掘常用的方法有哪些?

2023-02-19 20:03来源:m.sf1369.com作者:宇宇

1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

在线数据分析常用功能是什么?

1、在线数据分析的重点是可视化分析

在线数据分析中,可视化分析是比较重要的,这面向的对象包含普通用户或大数据分析专家等等。用户对于大数据分析,最为简单的一种要求就在于,可视化的分析能够快速的呈现出大数据有价值的信息,也更容易被读者所接受,在看完之后也会发现这就好像看图画一般简单明了。

2、在线数据分析支持数据挖掘

大数据分析过程中,数据挖掘算法也是一大核心,各种不一样的数据挖掘法都能够体现在线数据分析的实际用处和价值。

一方面,也就是因为数据挖掘算法是全世界统计学家都会认可的统计方式,能挖掘出所公认的一种价值。另外一方面,正是因为这些数据挖掘的算法,才能够快速的处理大量的数据,如果一个数据挖掘算法需要花好多年的时间才得出结论,那么就根本体现不出所拥有的价值。

3、在线数据分析包含预测性分析能力

在线数据分析过程中,也包含预测性分析内容。

4、在线数据分析结合语义引擎

在线数据分析早就已经作用在当前的网络中,用户在使用时,可以结合标签关键词,又或者是搜索关键词等等,软件算法能够迅速判断用户的需求,最终有效达到更好的用户体验,更具有广告匹配的效果。

5、在线数据分析经验总结

在线数据分析包含众多的内容,比如说以上的这几种,都是各大行业企业常用的。大数据分析,最主要的就体现上面的这几个内容能够有效渗透到其中,带来更好的一种效果。

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