大數(shù)據(jù)分析方法-文庫吧資料
2025-07-02 21:57本頁面
【正文】 merican Express)有一個(gè)用于記錄信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)量達(dá)到54億字符，并仍在隨著業(yè)務(wù)進(jìn)展不斷更新。數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)筑競爭優(yōu)勢(shì)?！ ∵@些來自各種渠道的數(shù)據(jù)信息被組合，應(yīng)用超級(jí)計(jì)算機(jī)、并行處理、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模型化算法和其他信息處理技術(shù)手段進(jìn)行處理，從中得到商家用于向特定消費(fèi)群體或個(gè)體進(jìn)行定向營銷的決策信息。當(dāng)我們?cè)谏贽k信用卡、辦理汽車駕駛執(zhí)照、填寫商品保修單等其他需要填寫表格的場(chǎng)合時(shí)，我們的個(gè)人信息就存入了相應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫?！ ∩虡I(yè)消費(fèi)信息來自市場(chǎng)中的各種渠道?！ ?shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營銷的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)市場(chǎng)營銷中得到了比較普遍的應(yīng)用，它是以市場(chǎng)營銷學(xué)的市場(chǎng)細(xì)分原理為基礎(chǔ)，其基本假定是“消費(fèi)者過去的行為是其今后消費(fèi)傾向的最好說明”。數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括：數(shù)據(jù)庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation amp?！ ?shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘解決的典型商業(yè)問題 需要強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的。偏差檢測(cè)的基本方法是，尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。 偏差檢測(cè) 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測(cè)這些偏差很有意義。生成一個(gè)類的特征性描述只涉及該類對(duì)象中所有對(duì)象的共性?！ 「拍蠲枋觥 「拍蠲枋鼍褪菍?duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。 聚類 數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。一個(gè)典型的例子是市場(chǎng)預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報(bào)最大的用戶，其它可預(yù)測(cè)的問題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對(duì)指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識(shí)，主要有以下五類功能。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對(duì)Web的挖掘，可以利用Web 的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競爭對(duì)手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對(duì)企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機(jī)的先兆，對(duì)這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識(shí)別、分析、評(píng)價(jià)和管理危機(jī)。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。如營銷人員通過對(duì)客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失?！ 、萏卣?。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等?！ 、劬垲??；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊(cè)直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)?！ 、俜诸?。 因此，數(shù)據(jù)挖掘可以描述為：按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。分析這些數(shù)據(jù)也不再是單純?yōu)榱搜芯康男枰?，更主要是為商業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息，進(jìn)而 獲得利潤。數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)有很多年的歷史，只不過在過去數(shù)據(jù)收集和分析的目的是用于科學(xué)研究，另外，由于當(dāng)時(shí)計(jì)算能力的限制，對(duì)大數(shù)據(jù)量進(jìn)行分析的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方法受到很大限制?！ ∩虡I(yè)角度的定義 數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)
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