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)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。 1

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

3. 數(shù)據(jù)挖掘的步驟一般可以分為：數(shù)據(jù)提?。‥TL）－數(shù)據(jù)倉庫－數(shù)據(jù)挖掘工具－知識發(fā)現(xiàn)。 2

4. 包含的技術(shù)點 與挖掘方法詳細 分析方法： 2

4.1. ETL 相似度分析 ?模式識別 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 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)計聚合 3

4.8. 可視化 3

4.9. HTML分析 3

4.10. 來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗， 3

4.11. (2)人工智能、模式識別和機器學(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、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一 3

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

5. 相關(guān)技術(shù)?他是統(tǒng)計分析方法學(xué)的延伸和擴展。 3

6. 應(yīng)用場景 4

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

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

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

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

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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)倉庫－數(shù)據(jù)挖掘工具－知識發(fā)現(xiàn)。4.?包含的技術(shù)點 與挖掘方法詳細 分析方法：4.1.?ETL 相似度分析 ?模式識別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)計聚合4.8.?可視化4.9.?HTML分析4.10.?來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗，4.11.?(2)人工智能、模式識別和機器學(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、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一4.13.??估計（Estimation）?· 預(yù)測（Prediction）5.?相關(guān)技術(shù)?他是統(tǒng)計分析方法學(xué)的延伸和擴展。

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

數(shù)據(jù)挖掘不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù)。相反，他是統(tǒng)計分析方法學(xué)的延伸和擴展。大多數(shù)的統(tǒng)計分析技術(shù)都基于完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧，預(yù)測的準(zhǔn)確度還是令人滿意的，但對使用者的要求很高。而隨著計算機計算能力的不斷增強，我們有可能利用計算機強大的計算能力只通過相對簡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，在足夠多的數(shù)據(jù)和計算能力下，他們幾乎不用人的關(guān)照自動就能完成許多有價值的功能。

數(shù)據(jù)挖掘就是利用了統(tǒng)計和人工智能技術(shù)的應(yīng)用程序，他把這些高深復(fù)雜的技術(shù)封裝起來，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題。

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6.?應(yīng)用場景

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1、情感分析：從xxxx上觀察到用戶對某一事物或者觀點是怎么評價的，而且還能基于這些說法見解采取行動。目前好像只能從計算詞匯數(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），通過算法進行數(shù)據(jù)挖掘，以便對客戶群進行分群操作（可以從各個方面各個角度進行分群）。

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可以對某些特定事件如生日等進行推薦或營銷

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事件雷達分析： 。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)在我們不強調(diào)這個問題，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事件點擊率會高，但是因果關(guān)系不怎么追求了，但是肯定是有關(guān)系的。我個人感受非常深的，在今天開放的數(shù)據(jù)，隱私問題，很多情況是能避免的，越來越多開放的社區(qū)出現(xiàn)了。你使用一個產(chǎn)品，你使用微博

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第一個就是推薦系統(tǒng)。一個人上來以后，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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第三個叫微熱點，真正實現(xiàn)信息關(guān)聯(lián)。微博里面每時每刻都有熱點事情發(fā)生，用機器發(fā)現(xiàn)哪些熱點事件能讀出來。它要做的事很多，第一發(fā)現(xiàn)熱點事情，第二把熱點事情聚在一起形成熱點事件的脈絡(luò)，第三把熱點事件投放到用戶面前，是純自動的形式。每天數(shù)億的數(shù)據(jù)怎么把它挑選出來。

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第五個是微博管家。怎么樣把好的東西挑出來，垃圾自動過濾。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)化的問題。我相信不愿意做的原因就是商業(yè)化的問題。商業(yè)化的價值怎么做，這是需要我們做的，把垃圾信息過濾掉。

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根據(jù)前后關(guān)系--文本分類

微頻道剛才提到了，對優(yōu)勢內(nèi)容的挑選。單純從技術(shù)角度來考慮這個問題，文本分類是很難的事，因為文本很短，還要分類，不像一些文章，幾百個字進行分類，你有充足的理由做這個事，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。這個用戶老發(fā)財經(jīng)類的內(nèi)容，他發(fā)文章的時候，財經(jīng)概率很多。利用這種思維，用更多的特征來學(xué)習(xí)，不要局限在內(nèi)容本身里面準(zhǔn)確會大幅提升。分完類之后還要把差的質(zhì)量去掉，把好的質(zhì)量選出來。比如說展示量，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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