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全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

更新:12-01 整理:39baobao.com
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1.数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):

· 分类 (Classification)

· 估值(Estimation)

· 预言(Prediction)

· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)

· 聚集(Clustering)

· 描述和可视化(Des cription and Visualization)

· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

2.数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘

· 直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。

· 间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系 。

· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘

3.各种分析方法的简介

· 分类 (Classification)

首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。

例子:

a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险

b. 分配客户到预先定义的客户分片

注意: 类的个数是确定的,预先定义好的

· 估值(Estimation)

估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。

例子:

a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数

b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入

c. 估计real estate的价值

一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。

· 预言(Prediction)

通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。

· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)

决定哪些事情将一起发生。

例子:

a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A =>B(关联规则)

b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析)

· 聚集(Clustering)

聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。

例子:

a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b. 租VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,"哪一种类的促销对客户响应?",对于这一 类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。

· 描述和可视化(Des cription and Visualization)

是对数据挖掘结果的表示方式。

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