數(shù)據(jù)挖掘：伴隨大數(shù)據(jù)崛起的預言者

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1、數(shù)據(jù)挖掘：伴隨大數(shù)據(jù)崛起的預言者　　數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領域研究的熱點問題，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程，它伴隨著大數(shù)據(jù)的神話而崛起。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風險，做出正確的決策。　　源自需求　　數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)準備是從相關的數(shù)據(jù)

2、源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來；規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規(guī)律表示出來。　　需要是發(fā)明之母。近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理，生產(chǎn)控制，市場分析，工程設計和科學探索等?！　?shù)據(jù)挖掘利用了來自如下一些領域的思想：來自統(tǒng)計學的抽樣、估計和假設檢驗；人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域

3、包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能計算的技術在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數(shù)據(jù)，并且當數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時更是至關重要?！　脧V泛　　數(shù)據(jù)挖掘在各領域的應用非常廣泛，只要該產(chǎn)業(yè)擁有具分析價值與需求的數(shù)據(jù)倉儲或數(shù)據(jù)庫，皆可利用Mining工具進行有目的的挖掘分析。一般較常見的應用案例多發(fā)生在零售業(yè)、直效行銷界、制造業(yè)、財務金融保險、通訊業(yè)以及醫(yī)療服務等?！　∮阡N售數(shù)據(jù)中發(fā)掘顧客的消費習性，并可藉由交易紀錄找出顧客偏好的產(chǎn)品組合，

4、包括找出流失顧客的特征與推出新產(chǎn)品的時機點等等都是零售業(yè)常見的實例；直效行銷強調(diào)的分眾概念與數(shù)據(jù)庫行銷方式在導入數(shù)據(jù)挖掘的技術后，使直效行銷的發(fā)展性更為強大；制造業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的需求多運用在品質(zhì)控管方面，由制造過程中找出影響產(chǎn)品品質(zhì)最重要的因素，以期提高作業(yè)流程的效率?！　〗鼇黼娫捁?、信用卡公司、保險公司以及股票交易商對于詐欺行為的偵測都很有興趣，這些行業(yè)每年因為詐欺行為而造成的損失都非?？捎^，數(shù)據(jù)挖掘可以從一些信用不良的客戶數(shù)據(jù)中找出相似特征并預測可能的詐欺交易，達到減少損失的目的。財務金融業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘來分析市場動向，并預測個別公司的營運以及股價走向。數(shù)據(jù)挖掘的另一個獨特的用法

5、是在醫(yī)療業(yè)，用來預測手術、用藥、診斷、或是流程控制的效率?！　∑【婆c尿布　　在網(wǎng)絡上有一句經(jīng)典的話叫“哪兒有數(shù)據(jù)挖掘哪兒就有啤酒與尿布”，說的就是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例?！捌【婆c尿布”的故事可以說是營銷界的經(jīng)典段子。故事的時間跨度從上個世紀80年代到本世紀初，甚至連故事的主角和地點都會發(fā)生變化――從美國跨越到歐洲。其實，沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商業(yè)評論》上面的，這應該算是目前發(fā)現(xiàn)的最權威報道。　　“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”

6、兩件看上去毫無關系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。　　在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個購物籃的現(xiàn)象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止?！　∮纱?，沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地

7、完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入?！　∥覈鴶?shù)據(jù)挖掘仍處初級階段　　就目前而言，關聯(lián)規(guī)則挖掘技術已經(jīng)被廣泛應用在西方金融行業(yè)企業(yè)中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷?，F(xiàn)在銀行天天都在開發(fā)新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產(chǎn)品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數(shù)據(jù)庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，