1樓:匿名使用者
別被樓上誤導了,資料提升度就是未分析之前的潛在率與分析之後潛在率之比
例如,1000人中有20名潛在使用者,根據模型分析的前10%有5名潛在使用者,提升率則為0.05/0.02=2.5
2樓:逆長小白菜
採用資料探勘bai方法作分析du後,對於問題(客戶識別等)zhi判斷效率dao的提升幅度。回
如,貸款客戶的違約率答為2%,你用資料探勘方法建立了一個**貸款客戶將來違約可能性的模型,用這個模型將客戶進行評分後,違約可能性最高的10%的客戶中,實際違約客戶佔了50%,說明你所建立的模型對於這一部分客戶識別的提升率是25(50%是2%的25倍),你只要做好這10%的客戶的貸後管理,就能夠避免50%違約客戶的損失,比起你毫無目的地對所有貸款客戶進行貸後管理效率要高得多。
什麼是資料探勘?
3樓:cda資料分析師
簡單地說,資料探勘是從大量資料中提取或『挖掘』知識。該術語實際上有點用詞不當。資料探勘應當更正確地命名為『從資料中挖掘知識』,不幸的是它有點長。
許多人把資料探勘視為另一個常用的術語『資料庫中知識發現』或kdd的同義詞。而另一些人只是把資料探勘視為資料庫中知識發現過程的一個基本步驟。
資料探勘是一個用資料發現問題、解決問題的學科。
通常通過對資料的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到資料探勘具有以下幾個特點:
基於大量資料:並非說小資料量上就不可以進行挖掘,實際上大多數資料探勘的演算法都可以在小資料量上執行並得到結果。但是,一方面過小的資料量完全可以通過人工分析來總結規律,另一方面來說,小資料量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
隱含性:資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識,而不是那些直接浮現在資料表面的資訊。常用的bi工具,例如報表和olap,完全可以讓使用者找出這些資訊。
新奇性:挖掘出來的知識應該是以前未知的,否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識,才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性:挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料探勘只是「屠龍之技」,看起來神乎其神,卻什麼用處也沒有。
這只是一種誤解,不可否認的 是在一些資料探勘專案中,或者因為缺乏明確的業務目標,或者因為資料質量的不足,或者因為人們對改變業務流程的抵制,或者因為挖掘人員的經驗不足,都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明,資料探勘的確可以變成提升效益的利器。
4樓:知於大資料
由於資料科學剛剛興起,資料科學家作為一種新生職業被提出,資料研究高階科學家rachel schutt將其定義為「電腦科學家、軟體工程師和統計學家的混合體「。資料探勘作為一個學術領域,橫跨多個學科,涵蓋了統計學、數學、機器學習和資料庫等,此外還包括各類專業方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文字、電子通訊、法律稅務等的各個專業領域。注意每一分類都需要相當的行業經驗。
而要明白某一事物的本質,就需要通過另一些近似的事物特性對比來說明。就好像你單獨提問什麼是男人?很難解釋對不對。
所以咱們來舉個栗子簡單看看:
一、分析報告
在《大鬧天宮》裡孫悟空跟二郎神在花果山下大戰三百回合,咱來寫一篇文章分析。
孫悟空有金剛不壞火眼金睛筋斗雲七十二般變化加上定海神針身法靈活。
二郎神楊戩有三隻眼縛妖索哮天犬銀袍金甲加上三尖兩刃四竅八環刀力量無窮。
所以在大戰開始三百回合時候不相上下,結果後來二郎神派出天兵天將放火燒花果山讓大聖慌了心神被偷襲得手。
最後二郎神贏了。
分析報告完成。
二、統計分析
大聖二戰楊戩。這次在二位大戰之前做個數理統計來**結果。
首先根據歷史樣本史書記載發現兩人在之前的五百年裡打過100次,其中孫悟空贏60次。
然後有記錄顯示,之前孫悟空和牛魔王戰鬥的勝率是80%,而楊戩鬥牛魔王勝率是70%。
所以可以得出綜合**總體勝率是孫悟空贏面大。
結論依靠歷史記錄,使用樣本**總體,根據經驗做出假設。
統計分析完成。
三、資料探勘
孫悟空和楊戩終極決戰。這次咱們根據兩位的詳細資料(如家庭出身、教育背景、工作經驗、婚育情況等)讓計算機做協同過濾關聯分析。計算機通過資料清洗建模後發現:
貧苦出身的孩子一般比皇親國戚更能吃苦所以功夫底子更好平時訓練更加紮實。
戰鬥經驗豐富的鬥戰勝佛因為平時經常打架擅長利用天時地利環境因素而勝算更大。
在都得到大師指點的情況下,貧苦出身的孩子可以利用後天的努力來彌補先天悟性的欠缺。
樣貌奇特註定孤獨終老的神仙總是會比同等條件下美若天仙喜歡拈花惹草處處留情的神仙功夫好。
綜上所述,我們可知道:
論出身兩位大神不分伯仲。一個從石頭出來,一個是凡人與神仙結合所生。
悟空的**菩提老祖(準提道人)和二郎神的**玉鼎真人的**元始天尊同為鴻鈞老祖的高足所以前者更勝一籌。
鬥戰勝佛戰鬥經驗相對整日快活逍遙無憂無慮的二郎神來說更加豐富。
另孫行者由於樣貌原因始終單身(好傷感)。
所以可以得出結論,這次大戰孫悟空贏面大。
資料探勘完成。
四、最後總結:
分析報告一般是整個事件發生結束以後的總結(描述性)。
統計分析能利用大量的歷史樣本來**整個事件總體未來的走向(**性概率)。
資料探勘則透過事件的表象發現隱藏在背後的蛛絲馬跡,從而找到潛伏的規律以及看似無關事物之間背後的聯絡,用此來洞察未來(規範性)。
5樓:野路子產品經理
給你分享一個pdf看看什麼是資料探勘
6樓:風_南
科技的快速發展和資料的儲存技術的快速進步,使得各種行業或組織的資料得以海量積累。但是,從海量的資料當中,提取有用的資訊成為了一個難題。在海量資料面前,傳統的資料分析工具和方法很無力。
由此,資料探勘技術就登上了歷史的舞臺。
資料探勘是一種技術,將傳統的資料分析方法與處理大量資料的複雜演算法相結合(圖1),從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用資訊和知識的過程。
那資料探勘能夠幹什麼?有哪些資料探勘技術?怎麼應用?
資料探勘技術應用廣泛,如:1. 在交通領域,幫助鐵路票價制定、交通流量**等。
2. 在生物學當中,挖掘基因與疾病之間的關係、蛋白質結構**、代謝途徑**等。3.
在金融行業當中,**指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域,對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的使用者、什麼產品搭配銷售等。
可以說,有資料的方法,就有資料探勘的用武之地。
那資料探勘過程是什麼呢?如圖2:
資料探勘的任務主要分為一下四類,如圖3:
1.建模**:用因變數作用目標變數建立模型。
分為兩類:(1)分類,用於**離散的目標變數;(2)迴歸,用於**連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練一個模型,使目標變數**值與實際值之間的誤差達到最小。
**建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病,可以用於確定顧客是否需要某種產品,**交通流量。
2.關聯分析:用來發現描述資料中強關聯特徵的模式。
所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜尋空間是指數規模的,關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括使用者購買商品之間的聯絡、找出相關功能的基因組、表單**輸出下拉選單如圖4。
3.聚類分析:發現緊密相關的觀測值群組,使得與屬於不同簇的觀察值相比,同一簇的觀察值相互之間儘可能的類似。
聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。
4.異常檢測:識別其特徵顯著不同於其他資料的觀測值。
這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點,而避免錯誤地將正常的物件標註為異常點。換言之,一個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。
異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。
什麼是資料探勘什麼是資料探勘？
資料探勘是從大量的資料中，抽取出潛在的 有價值的知識 模型或規則 的過程。1.資料探勘能做什麼？1 資料探勘能做以下六種不同事情 分析方法 分類 classification 估值 estimation 預言 prediction 相關性分組或關聯規則 affinity grouping or as...
資料探勘的定義，資料探勘的概念和原理是什麼
就是從未知的大量資料中找到自己需要的知識。嘿嘿，上面這位的回答就這麼一句但恰好錯了。資料探勘是從大量資料中尋找到有價值有意義有趣事先未知的知識而不是從 未知的資料 中找到 自己需要的 知識。資料當然是已知的。可能找到的知識的結構決定於使用的方法資料模式。而具體知識是不是 知識 有沒有用，你需不需要，...
資料探勘學習心得體會，資料分析挖掘的作用和意義？
資料探勘包括理論和實踐兩方面。自己學習是沒有辦法達到企業招聘要求，因為很多知識點需要實踐，如果報名個培訓機構就不會存在這種問題，知名的培訓機構都有實踐課程，推薦選擇 達內教育 資料探勘的就業前景非常廣泛，最重要的作用，是可以幫助企業瞭解使用者。這方面最有代表性的就是電商。通過 大資料 可以分析使用者...