Atitit ?數(shù)據(jù)挖掘之道 attilax總結(jié) 艾龍著

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1. 數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。 1

2. 數(shù)據(jù)（Data）-信息（information）-知識(shí)（Knowledge）是一個(gè)遞進(jìn)的關(guān)系。 1

3. 數(shù)據(jù)挖掘的步驟一般可以分為：數(shù)據(jù)提取（ETL）－數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)－數(shù)據(jù)挖掘工具－知識(shí)發(fā)現(xiàn)。 2

4. 包含的技術(shù)點(diǎn) 與挖掘方法詳細(xì) 分析方法： 2

4.1. ETL 相似度分析 ?模式識(shí)別 2

4.2. 分類、聚類 2

4.3. 垂直領(lǐng)域分析?比如 ?圖片挖掘 yifu pose等 2

4.4. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換??方便體積縮小 方便存儲(chǔ) 2

4.5. 結(jié)構(gòu)化 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 2

4.6. 、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則 3

4.7. Tag ?join groupby分組聚合 ?統(tǒng)計(jì)聚合 3

4.8. 可視化 3

4.9. HTML分析 3

4.10. 來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)， 3

4.11. (2)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。 3

4.12. 最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。一 3

4.13. ?估計(jì)（Estimation）?· 預(yù)測(cè)（Prediction） 3

5. 相關(guān)技術(shù)?他是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展。 3

6. 應(yīng)用場(chǎng)景 4

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1.?數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

2.?數(shù)據(jù)（Data）-信息（information）-知識(shí)（Knowledge）是一個(gè)遞進(jìn)的關(guān)系。

數(shù)據(jù)的電子化產(chǎn)生了信息，比如：我們可以通過(guò)SQL語(yǔ)句檢索到我們要的信息，但是我們無(wú)法用簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)句找到我們需要的知識(shí)，

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3.?數(shù)據(jù)挖掘的步驟一般可以分為：數(shù)據(jù)提?。‥TL）－數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)－數(shù)據(jù)挖掘工具－知識(shí)發(fā)現(xiàn)。4.?包含的技術(shù)點(diǎn) 與挖掘方法詳細(xì) 分析方法：4.1.?ETL 相似度分析 ?模式識(shí)別4.2.?分類、聚類4.3.?垂直領(lǐng)域分析?比如 ?圖片挖掘 yifu pose等4.4.?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換??方便體積縮小 方便存儲(chǔ)4.5.?結(jié)構(gòu)化 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

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4.6.?、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則4.7.?Tag ?join groupby分組聚合 ?統(tǒng)計(jì)聚合4.8.?可視化4.9.?HTML分析4.10.?來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，4.11.?(2)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。4.12.?最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。一4.13.??估計(jì)（Estimation）?· 預(yù)測(cè)（Prediction）5.?相關(guān)技術(shù)?他是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展。

數(shù)據(jù)挖掘利用了人工智能（AI）和統(tǒng)計(jì)分析的進(jìn)步所帶來(lái)的好處。這兩門學(xué)科都致力于模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)挖掘不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。相反，他是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展。大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)都基于完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度還是令人滿意的，但對(duì)使用者的要求很高。而隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，我們有可能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力只通過(guò)相對(duì)簡(jiǎn)單和固定的方法完成同樣的功能。

一些新興的技術(shù)同樣在知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得了很好的效果，如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)，在足夠多的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力下，他們幾乎不用人的關(guān)照自動(dòng)就能完成許多有價(jià)值的功能。

數(shù)據(jù)挖掘就是利用了統(tǒng)計(jì)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用程序，他把這些高深復(fù)雜的技術(shù)封裝起來(lái)，使人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能，并且更專注于自己所要解決的問(wèn)題。

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6.?應(yīng)用場(chǎng)景

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1、情感分析：從xxxx上觀察到用戶對(duì)某一事物或者觀點(diǎn)是怎么評(píng)價(jià)的，而且還能基于這些說(shuō)法見(jiàn)解采取行動(dòng)。目前好像只能從計(jì)算詞匯數(shù)量上去理解理解在博客和社交網(wǎng)站上發(fā)帖人背后的情感是什么，目前為止確定每個(gè)消息的情緒是積極的還是消極的技術(shù)尚未成熟

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3、偏好分析：可以根據(jù)用戶的共同特征（偏好），通過(guò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以便對(duì)客戶群進(jìn)行分群操作（可以從各個(gè)方面各個(gè)角度進(jìn)行分群）。

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可以對(duì)某些特定事件如生日等進(jìn)行推薦或營(yíng)銷

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事件雷達(dá)分析： 。異常事件解析...

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事件的相關(guān)性:

為什么所以什么？現(xiàn)在我們不強(qiáng)調(diào)這個(gè)問(wèn)題，我們只知道這是相關(guān)的，發(fā)生A事件之后就發(fā)生B事件，但是這兩者是什么關(guān)系，我們不清楚。把相關(guān)事件打在一起，發(fā)生A事件之后，B事件點(diǎn)擊率會(huì)高，但是因果關(guān)系不怎么追求了，但是肯定是有關(guān)系的。我個(gè)人感受非常深的，在今天開(kāi)放的數(shù)據(jù)，隱私問(wèn)題，很多情況是能避免的，越來(lái)越多開(kāi)放的社區(qū)出現(xiàn)了。你使用一個(gè)產(chǎn)品，你使用微博

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第一個(gè)就是推薦系統(tǒng)。一個(gè)人上來(lái)以后，你給他推薦感興趣的人，他的朋友。一種是基于興趣，一種是基于關(guān)系的。你只有讓他形成更強(qiáng)的關(guān)系鏈，就是他的好朋友，形成更好的興趣，感情，交集圈。推薦系統(tǒng)和廣告推薦是很相似的，算法做法是一樣的。

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第三個(gè)叫微熱點(diǎn)，真正實(shí)現(xiàn)信息關(guān)聯(lián)。微博里面每時(shí)每刻都有熱點(diǎn)事情發(fā)生，用機(jī)器發(fā)現(xiàn)哪些熱點(diǎn)事件能讀出來(lái)。它要做的事很多，第一發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)事情，第二把熱點(diǎn)事情聚在一起形成熱點(diǎn)事件的脈絡(luò)，第三把熱點(diǎn)事件投放到用戶面前，是純自動(dòng)的形式。每天數(shù)億的數(shù)據(jù)怎么把它挑選出來(lái)。

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第五個(gè)是微博管家。怎么樣把好的東西挑出來(lái)，垃圾自動(dòng)過(guò)濾。我們郵箱就有垃圾箱，微博也有人做嗎？不這么做有很多原因，一是技術(shù)是不是準(zhǔn)確，二是商業(yè)化的問(wèn)題。我相信不愿意做的原因就是商業(yè)化的問(wèn)題。商業(yè)化的價(jià)值怎么做，這是需要我們做的，把垃圾信息過(guò)濾掉。

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根據(jù)前后關(guān)系--文本分類

微頻道剛才提到了，對(duì)優(yōu)勢(shì)內(nèi)容的挑選。單純從技術(shù)角度來(lái)考慮這個(gè)問(wèn)題，文本分類是很難的事，因?yàn)槲谋竞芏蹋€要分類，不像一些文章，幾百個(gè)字進(jìn)行分類，你有充足的理由做這個(gè)事，這里面需要很多辦法，你不能把精力都放在文本本身，還有用戶呢。這個(gè)用戶老發(fā)財(cái)經(jīng)類的內(nèi)容，他發(fā)文章的時(shí)候，財(cái)經(jīng)概率很多。利用這種思維，用更多的特征來(lái)學(xué)習(xí)，不要局限在內(nèi)容本身里面準(zhǔn)確會(huì)大幅提升。分完類之后還要把差的質(zhì)量去掉，把好的質(zhì)量選出來(lái)。比如說(shuō)展示量，各種各樣的東西，都是幫助你學(xué)習(xí)的

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對(duì)內(nèi)容質(zhì)量的判斷

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包括用戶和用戶之間的關(guān)系，內(nèi)容和內(nèi)容之間的關(guān)系，用戶和內(nèi)容之間的關(guān)系。

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