A31 大数据分析与数据挖掘能力提升实战(5天)

第一篇：A31 大数据分析与数据挖掘能力提升实战(5天)

大数据分析与数据挖掘能力提升实战

【课程目标】

本课程为综合课程，包含基本的数据分析，到高级的数据挖掘，数据建模，以及大数据在市场营销方面的应用，帮助企业的相关人员提升数据分析的综合能力，解决业务问题和企业决策问题。

本课程从实际的业务需求出发（特别是市场营销领域的业务），结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解大数据的核心理念，以及大数据思维。

2、掌握数据分析的基础知识，掌握数据分析的基本过程。

3、学会数据分析的框架和思路，掌握常用数据分析方法来分析问题。

4、掌握数据挖掘，数据建模，以及模型优化，能够解决商业问题。

5、掌握常用分析和挖掘工具，学习使用Excel、SPSS、Modeler工具来做数据分析、数据挖掘，以及数据预处理和建模。

【授课时间】

5天时间

【授课对象】

市场营销部、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、数据分析部等对业务数据分析有要求的相关人员。

【学员要求】

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上（常规分析）。

3、便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v19版本及以上（数据挖掘）。

4、便携机中事先安装好IBM SPSS Modeler v19版本及以上（数据预处理和建模）。注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

【授课方式】

数据分析/挖掘基础 + 思路分解 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + 工具操作 采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

不空谈理论，不空谈方法，以业务分析为核心，以解决问题为目的。

一切不以解决业务问题的数据分析/挖掘都是耍流氓！

【课程大纲】

第一部分：解构大数据

1、大数据时代已经来临

2、大数据的三层理解

 理论层：以数据为基础  技术层：以平台为手段  应用层：以应用为导向

3、大数据的4V特征

4、大数据的核心价值

 发现业务运行规律  预测事物未来

5、大数据在各行业是如何应用的

 医疗卫生  政治军事  行政执法  金融银行  ……

6、数据分析的核心理念

 数据变化意味着业务变化  数据间关系意味着因素间的关系

7、大数据战略  大数据成为企业的核心资产  大数据成为业务创新的核心引擎  从数据化运营到运营数据

8、大数据的思维变革

 定量思维  相关思维  实验思维  ……

9、大数据的商业模式分析

10、大数据的人才培养

第二部分：数据分析篇

问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？

1、数据分析面临的常见问题

2、认识数据分析

 什么是数据分析  数据分析的三大作用  数据分析的三大类别 案例：喜欢赚“差价”的营业员

3、数据分析的六步曲

 明确目的  收集数据

 处理数据（预处理） 分析数据

 呈现数据（可视化） 撰写报告

案例：终端精准营销项目过程讨论

4、数据分析师需要什么样的能力  懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

5、大数据应用系统的四层结构

 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

6、数据分析方法的层次

 基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…） 综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…） 高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…） 数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…）

7、基本分析方法及其适用场景

 对比分析（查看数据差距）

演练：按性别、省份、产品进行分类统计  分组分析（查看数据分布）演练：银行信用卡月消费分析（银行）演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）演练：客户年龄分布分析 案例：排班后面隐藏的猫腻  结构分析（评估事物构成）案例：用户市场占比结构分析

案例：物流费用占比结构分析（物流） 趋势分析（发现变化规律）案例：破解零售店销售规律

8、综合分析方法及其适用场景

 交叉分析（两维分析）演练：用户性别+地域分布分析  综合评价法（多维指标归一）演练：人才选拔评价分析（HR）案例：南京丈母娘选女婿分析表格

 杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）案例：电信市场占有率分析

演练：服务水平提升分析（呼叫中心）案例：销售额的影响因素分析（零售店/电商）

 漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）演练：终端销售流程分析（电信营业厅）案例：业务办理流程优化分析（银行营业厅）案例：物流配送效率分析（物流）

 矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）案例：工作安排评估 案例：HR人员考核与管理 案例：波士顿产品策略分析

9、最合适的分析方法才是硬道理。

10、数据分析思路（如何细化业务问题）

案例：利用5W2H来分析产品销售情况

第三部分：概率与数理统计篇

1、数据统计指标

 集中程度：平均数/中位数/众数

 离散程度：全距/四分位距/标准差/四分位  分布形态：偏度/峰度  正确理解各指标的含义 案例：如何用Excel计算统计指标 案例：如何用Excel画直方图

2、概率论基本知识

 随机事件与概率  古典概率与条件概率  全概率公式与贝叶斯公司  概率分布函数  数学期望与方差  大数定律与中心极限定理

3、参数检验分析

 假设检验概述  假设检验步骤

 样本T检验（单样本、两独立样本、两配对样本）及适用场景 案例：电信运营商ARPU值评估分析（单样本）案例：营销活动前后分析（两配对样本）案例：吸烟与胆固醇升高的分析（两独立样本）

4、非参数检验分析

 非参数检验概述

 样本检验（单样本、两独立样本、两相关样本）案例：产品合格率检验（单样本-二项分布）

案例：训练新方法有效性检验（两配对样本-符号/秩检验）案例：促销方式效果检验(多相关样本-Friedman检验)案例：客户满意度差异检验(多相关样本-Cochran Q检验)

第四部分：高级数据分析

本篇包含三大内容：影响因素分析，数值预测模型。

1、相关分析（衡量变量间的的相关性）

问题：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？  什么是相关关系

 相关系数：衡量相关程度的指标  相关分析的步骤与计算公式  相关分析应用场景 演练：体重与腰围的关系 演练：营销费用与销售额的关系

2、方差分析 问题：哪些才是影响销量的关键因素？  方差分析解决什么问题

 方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复  方差分析的应用场景  如何解决方差分析结果

演练：产品摆放位置与销量有关吗？（单因素方差分析）案例：2015年大学生工资与父母职业的关系

3、回归分析（预测）

问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？  回归分析的基本原理和应用场景

 回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线） 回归分析的几种常用方法  回归分析的五个步骤与结果解读

 回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择最佳回归模型）演练：散点图找推广费用与销售额的关系（一元线性回归）演练：推广费用、办公费用与销售额的关系（多元线性回归）演练：最佳选择的预测销售额的回归模型（一元曲线回归） 回归分析（带分类变量）案例：汽车销量的季度预测

演练：工龄、性别与终端销量的关系 讨论：终端销售预测分析（营业厅）

4、时序分析（预测）

问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？  时序分析的应用场景（基于时间的变化规律） 移动平均的预测原理  指数平滑的预测原理

案例：销售额的时序预测及评估 演练：产品销量预测及评估 第五部分：建立预测模型与模型优化（Excel工具）

本篇包含内容：数值预测建模、模型优化，季节性预测模型、S曲线预测模型。

1、常见预测模型类别

 数值预测  分类预测

2、回归分析建模

 寻找最佳回归拟合线来判断和预测

 模型优化七步法（因素、异常值、相互作用、非线性关系…）案例：汽车销量预测分析

案例：工龄、性别与销量的回归分析

3、季节性预测模型

 季节性预测模型的参数

 常用季节性预测模型（相加模型、相乘模型）案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析 案例：产品销售季节性趋势预测分析

4、新产品销量预测与S曲线

 如何评估销量增长的拐点

 常用模型（珀尔曲线、龚铂兹曲线）

案例：预测IPad产品的销售增长拐点，以及销量上限

5、规划求解与自定义模型 案例：大数据下的产品定价方法

案例：如何对客流量进行建模及模型优化

第五部分：数据挖掘篇（SPSS工具使用）

1、数据挖掘概述

2、数据挖掘的标准流程

 商业理解  数据准备  数据理解  模型建立  模型评估  模型应用

案例：通信客户流失分析及预警模型

3、聚类分析（市场细分与客户细分）

问题：如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？  聚类分析及其作用  聚类分析的种类  层次聚类：发现多个类别  R型聚类与Q型聚类的区别

演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类）演练：裁判评分的标准衡量（R型聚类） K均值聚类

演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？ 演练：如何评选优秀员工？

4、分类分析

案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕

问题：如何提取客户流失者、拖欠货款者的特征？如何预测其流失的概率？

 分类与聚类  决策树分类的原理  如何评估分类性能

演练：识别银行欠货风险，提取欠货者的特征

5、关联分析

案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞

问题：购买面包的人是否也会购买牛奶？他们同时购买哪些产品？  关联分析解决什么样的问题  如何提取关联规则  关联规则的应用场景

案例：超市商品交叉销售与布局优化（关联分析）

6、RFM模型

问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？  RFM模型介绍

 RFM的客户细分框架理解 演练：淘宝客户选择促销客户的方式

演练：结合响应模型，宜家IKE实现最大化营销利润

第六部分：数据挖掘实战篇（Modeler工具实操）

1、数据挖掘处理的一般过程

 数据源数据理解数据准备探索分析数据建模模型评估

2、数据读入

3、数据集成

 变量合并（增加变量） 数据追加（添加记录）

4、数据理解

 取值范围限定  重复数据处理  缺失值处理  无效值处理

 离群点和极端值的修正  数据质量评估

5、数据准备：数据处理

 数据筛选：数据抽样/选择（减少样本数量） 数据精简：数据分段/离散化（减少变量的取值） 数据平衡：正反样本比例均衡  其它：排序、分类汇总

6、数据准备：变量处理

 变量变换：原变量值更新  变量派生：生成新的变量  变量精简：降维，减少变量个数

7、基本分析

 单变量：数据基本描述分析

 双变量：相关分析、方差分析、卡方检验（列联检验） 变量精简：特征选择、因子分析 案例：通信基本费用与开通月数的相关分析 案例：开通月数对客户流失的影响分析 案例：套餐类型对对客户流失的影响分析

8、特征选择

 特征选择方法：选择重要变量，剔除不重要的变量  从变量本身考虑

 从输入变量与目标变量的相关性考虑

9、因子分析（主成分分析）

 因子分析的原理  因子个数如何选择  如何解读因子含义

案例：提取影响电信客户流失的主成分分析

10、常见分类预测模型  分类预测基本过程

 如何评估分类模型的性能（查准率、查全率）

11、决策树分类  决策树分类原理

 决策树构建的三个关键问题  决策树算法

案例：识别银行欠货风险，提取欠货者的特征 案例：客户流失预警与客户挽留模型

12、神经网络  神经网络概述  神经元工作原理  BP反向传播网络（MLP） 径向基函数网络（RBF）13、14、实战：电信客户流失分析与预警模型 支持向量机 贝叶斯分类

结束：课程总结与问题答疑。

第二篇：C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天)

Python实现大数据挖掘技术培训

【课程目标】

Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。

本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，帮助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、全面掌握Python语言以及其编程思想。

2、掌握常用扩展库的使用，特别是数据挖掘相关库的使用。

3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。

4、掌握利用Python实现可视化呈现。

5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。【授课时间】

5天时间

（全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆分内容模块）。【授课对象】

业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。【学员要求】

课程为实战课程，要求：

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

3、便携机中事先安装好Python 3.6版本及以上。

注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。

【授课方式】

语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开发实践+可视化呈现

采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。【课程大纲】

第一部分：Python语言基础

目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作

1、Python简介

2、开发环境搭建  Python的安装  扩展库的安装

3、掌握Python的简单数据类型 

字符串的使用及操作  整数、浮点数

4、掌握基本语句：

 if、while、for、print等  基本运算：

 函数定义、参数传递、返回值

5、掌握复杂的数据类型：列表/元组

 列表操作：访问、添加、修改、删除、排序  列表切片、复制等  列表相关的函数、方法  元组的应用

6、复杂数据类型：字典  创建、访问、修改、删除、遍历  字典函数和方法

7、复杂数据类型：集合

8、掌握面向对象编程思想  创建类、继承类  模块

9、函数定义、参数传递、返回值10、11、标准库与扩展库的导入 异常处理:try-except块

演练：基本的Python编程语句

第二部分：Python语言与数据挖掘库

目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言

1、数据挖掘常用扩展库介绍  Numpy数组处理支持  Scipy矩阵计算模块

 Matplotlib数据可视化工具库  Pandas数据分析和探索工具  StatsModels统计建模库  Scikit-Learn机器学习库  Keras深度学习（神经网络）库  Gensim文本挖掘库

2、数据集读取与操作：读取、写入  读写文本文件  读写CSV文件  读写Excel文件  从数据库获取数据集

3、数据集的核心数据结构（Pandas数据结构） DataFrame对象及处理方法  Series对象及处理方法

演练：用Python实现数据的基本统计分析功能

第三部分：数据可视化处理

目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化

1、常用的Python作图库  Matplotlib库  Pygal库

2、实现分类汇总

演练：按性别统计用户人数

演练：按产品+日期统计各产品销售金额

3、各种图形的画法  直方图  饼图  折线图  散点图

4、绘图的美化技巧

演练：用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化

第四部分：数据挖掘基础 目的：掌握数据挖掘标准流程

1、数据挖掘概述

2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM） 商业理解  数据准备  数据理解  模型建立  模型评估  模型应用

3、数据挖掘常用任务与算法

案例：用大数据实现精准营销的项目过程

第五部分：数据理解和数据准备

目的：掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现

1、数据预处理

 异常值处理：3σ准则，IQR准则  缺失值插补：均值、拉格朗日插补  数据筛选/抽样  数据的离散化处理  变量变换、变量派生

2、数据的基本分析

 相关分析：原理、公式、应用  方差分析：原理、公式、应用  卡方分析：原理、公式、应用  主成分分析：降维

案例：用Python实现数据预处理及数据准备

第四部分：分类预测模型实战

1、常见分类预测的模型与算法

2、如何评估分类预测模型的质量  查准率  查全率  ROC曲线

3、逻辑回归分析模型  逻辑回归的原理  逻辑回归建模的步骤  逻辑回归结果解读

案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测

4、决策树模型

 决策树分类的原理  决策树的三个关键问题  决策树算法与实现 案例：电力窃漏用户自动识别

5、人工神经网络模型（ANN） 神经网络概述  神经元工作原理

 常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）案例：神经网络预测产品销量

6、支持向量机（SVM） SVM基本原理  维灾难与核心函数

案例：基于水质图像的水质评价

7、贝叶斯分析  条件概率  常见贝叶斯网络

第五部分：数值预测模型实战

1、常用数值预测的模型  通用预测模型：回归模型

 季节性预测模型：相加、相乘模型  新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线

2、回归分析概念

3、常见回归分析类别

第六部分：聚类分析（客户细分）实战

1、客户细分常用方法

2、聚类分析（Clustering） 聚类方法原理介绍及适用场景  常用聚类分析算法  聚类算法的评价

案例：使用SKLearn实现K均值聚类 案例：使用TSNE实现聚类可视化

3、RFM模型分析

 RFM模型，更深入了解你的客户价值  RFM模型与市场策略 案例：航空公司客户价值分析

第七部分：关联规则分析实战

1、关联规则概述

2、常用关联规则算法

3、时间序列分析

案例：使用apriori库实现关联分析 案例：中医证型关联规则挖掘

第八部分：案例实战（学员主导，老师现场指导）

1、电商用户行为分析及服务推荐

2、基于基站定位数据的商圈分析

结束：课程总结与问题答疑。

第三篇：读《数据挖掘与数据化运营实战》有感

读《数据挖掘与数据化运营实战》有感

近几年来“云计算”一词刚被各大科技公司炒得热火朝天的，这“云计算”还没走远，“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推广起“大数据”来了。于是乎，本书也将针对这一热点技术，向读者阐述了什么是大数据，什么是数据挖掘，如何实战运用。书中列举了很多“高大上”的理论公式、专业名称、实战图表，说实话，我也没耐得下性子一一仔细专研，只是从广义地角度去通读了全书，了解到该书反映的现实中企业如何运用大数据分析来实现营销获利的。

这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大数据时代进行了阐述和厘清，作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。

如作者所言“大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式”。比如，谷歌通过全球搜索分析，比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。

在思维变革部分，作者讲述的重点是：样本=总体，我们需要对全部数据的占有和分析；因此，数据缺乏时代的精确性不必执迷，接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效；样本推断的因果关系不重要了，知道“是什么”的相关关系，或者结果就可以了。

而读完本书，对于我自己最受用的是什么呢？就是“大数据分析”这个理念，鉴于数据化营销在当今大数据时代已经是众多现代企业的普遍经营战略，熟悉掌握数据挖掘与数据分析的人才，是企业之中的宝贵财富。如果有时间我也将会细读和钻研书中的数据挖掘与分析技术，掌握并精通，学习数据挖掘可以从企业不同层面的人的视角去分析企业的运营情况，通过预警和预测分析，为企业的经营决策提供支持，因为：数据不会骗人。

第四篇：数据挖掘与电子商务

数据挖掘与电子商务

姓名：龚洪虎

学号:X2009230111

[摘 要] 企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量，而是取决于信息的处理利用能力。如何化信息优势为竞争优势，是企业制胜于市场的一个法宝。本文论述了一种信息处理利用的有效工具——数据挖掘方法及其在电子商务中的应用。

[关键词] 数据挖掘 方法 电子商务 应用

随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。

一、电子商务和数据挖掘简介。

电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。

数据挖掘(DataMining)是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘主要是为了帮助商业用户处理大量存在的数据，发现其后隐含的规律性，同时将其模型化，来完成辅助决策的作用。它要求从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识。数据挖掘的过程有时也叫知识发现的过程。

而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即We服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术涉及到Internet技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。

二、何谓数据挖掘及方法

确切地说，数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。

1.关联分析。关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如”90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。

2.序列模式分析。序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如”在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是:在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。

3.分类分析。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记)，该数据库中的每一个②

记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。

4.聚类分析。聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。

应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始，数据挖掘可以直接跟踪数据并辅助用户快速做出商业决策，用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。

三、选择数据挖掘技术的两个重要依据。

数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。

三、数据挖掘在电子商务中的应用

数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下：

1.分类与预测方法在电子商务中的应用。在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。

2.聚类方法在电子商务中的应用。聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。

3.数据抽取方法在电子商务中的应用。数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。

4.关联规则在电子商务中的应用。管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。

5、优化企业资源

节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。

例如:美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了“关联结算(Relation ship Billing)优惠”的促销策略，即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。

6、管理客户数据

随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析，寻找潜在的有价值的客户，开展个性化服务，提高客户的满意度和忠诚度。通过Web资源的挖掘，了解客户的购买习惯和兴趣，从而改善网站结构设计，推出满足不同客户的个性化网页。利用数据挖掘可以有效地获得客户。比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是女性,学历、收入如何, 有什么爱好,是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相关商品后多长时间有可能购买该种商品, 以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等等。在采用了数据挖掘后, 针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高, 推销的成本将大大降低。同时，在客户数据挖掘的基础上，企业可以发现重点客户和评价市场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道和范围，为企业制定生产策略和发展规划提供科学的依据。通过呼叫中心优化与客户沟通的渠道，提高对客户的响应效率和服务质量，促

①进客户关系管理的自动化和智能化。

三、结束语

电子商务是现代信息技术发展的必然结果，也是未来商业运作模式的必然选择。利用数据挖掘技术，充分发挥企业的独特优势，促进管理创新和技术创新，使企业在在电子商务的潮流中立于不败之地。随着数据挖掘算法的不断发展和成熟，数据挖掘一定会有更加广阔的应用前景。

参考文献：

(1)《浅谈数据挖掘在电子商务中的运用》 钟连福；

(2)《电子商务中商业数据的挖掘方法》 中国电子商务研究中心；

(3)《在电子商务中如何正确有使用数据挖掘技术》 侠名；

(4)《曾贞:数据挖掘在电子商务中的应用》 甘肃农业,2004（7）；

(5)《冯艳王坚强:数据挖掘在电子商务上的应用》 2002（3）；

(6)《吕延杰徐华飞:中国电子商务发展研究报告》北京邮电大学出版社 ；

(7)《数据挖掘与电子商务》 邓鲲鹏，周延杰，严瑜筱。①

第五篇：数据仓库与数据挖掘学习心得.

数据仓库与数据挖掘学习心得

通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习,掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念,了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。

《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准,每个主题对应一个客观分析的领域,他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据,经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年,主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。

数据仓库的特点如下:

1、数据仓库是面向主题的;

2、数据仓库是集成的,数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后才能进入数据仓库;

3、数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询;

4、数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求,它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统,数据仓库至少包括3个基本的功能部分:数据获取:数据存储和管理;信息访问。

数据挖掘的定义:数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。

数据开采技术的目标是从大量数据中,发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系,从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识;分类和预测;关联分析;聚类。

《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面,金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多

重要信息,并对它们进行高层次的分析,发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测,找出对决策有价值的信息,以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。

现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合,而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化,创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化,实现信息共享、资源整合综合利用,把银行的各项作用统一起来,优势互补统一调配各种资源,为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础,从而适应日益发展的数据技术需要,全面提高银行竞争力,为金融创新和提高市场反映能力服务。沃尔玛利用信息技术建设的数据仓库,在1997年圣诞节进行市场技术建立的数据仓库,即分析顾客最可能一起购买那些商品,结果产生了经典的“啤酒与尿布”的故事,这便是借助于数据仓库系统