柚子快報(bào)激活碼778899分享：人工智能 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

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目錄

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

一．?dāng)?shù)據(jù)的本質(zhì)

二．什么是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析

三．?dāng)?shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別

案例及應(yīng)用

1. 基于分類模型的案例

2. 基于預(yù)測(cè)模型的案例

3. 基于關(guān)聯(lián)分析的案例

4. 基于聚類分析的案例

5. 基于異常值分析的案例

6. 基于協(xié)同過濾的案例

7. 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的案例

8. 基于文本分析的案例

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

在當(dāng)今數(shù)字化的時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了我們生活和工作中不可或缺的一部分。數(shù)據(jù)的價(jià)值在于其所蘊(yùn)含的信息，而數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析則成為了解讀這些信息、發(fā)現(xiàn)規(guī)律的重要工具。在探討數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的概念之前，我們首先需要明確什么是數(shù)據(jù)。

一．?dāng)?shù)據(jù)的本質(zhì)

不談數(shù)據(jù)，就無(wú)以談大數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析，因此，我們先說(shuō)一下什么是數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)就是觀測(cè)值。無(wú)論是從傳感器采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，還是從用戶填寫的表單，數(shù)據(jù)都是我們觀察世界、獲取信息的途徑之一。盡管數(shù)據(jù)形式各異，但它們都是我們對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的一種記錄和反映。

二．什么是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：

數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)其中潛在的模式、規(guī)律或關(guān)聯(lián)性的過程。其目的在于從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，以支持決策制定、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)等。數(shù)據(jù)挖掘涉及多種技術(shù)和方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等。

2、數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）：

數(shù)據(jù)分析是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗、轉(zhuǎn)換和建模等處理，以獲得對(duì)問題的洞察和理解的過程。數(shù)據(jù)分析旨在揭示數(shù)據(jù)背后的意義，為決策提供支持和指導(dǎo)。它可以采用多種統(tǒng)計(jì)和計(jì)算方法，如描述性統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)分析等。

三．?dāng)?shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別

盡管數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析都是處理數(shù)據(jù)的過程，但它們?cè)诜椒ê湍康纳嫌兴煌?/p>

數(shù)據(jù)挖掘關(guān)注于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和模式，以及對(duì)數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。它更注重于對(duì)數(shù)據(jù)的探索性分析和發(fā)現(xiàn)性研究，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律。 數(shù)據(jù)分析更側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和理解，以及為特定問題提供解決方案或預(yù)測(cè)。它通常基于已有的理論或假設(shè)，利用統(tǒng)計(jì)方法或建模技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋。

案例及應(yīng)用

1. 基于分類模型的案例

（1）垃圾郵件的分類與判斷：

通過文本挖掘技術(shù)，采用樸素貝葉斯等分類算法，對(duì)郵件內(nèi)容進(jìn)行分析，判斷其是否為垃圾郵件。這種方法可以幫助郵箱系統(tǒng)提高垃圾郵件過濾的效率，提升用戶體驗(yàn)。

垃圾郵件過濾是一種常見的分類問題。除了樸素貝葉斯分類器外，還可以使用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此外，近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也被應(yīng)用于垃圾郵件分類，因其在處理序列數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)。

一般來(lái)說(shuō)，判斷郵件是否屬于垃圾郵件，應(yīng)該包含以下幾個(gè)步驟。

第一，把郵件正文拆解成單詞組合，假設(shè)某篇郵件包含100個(gè)單詞。

第二，根據(jù)貝葉斯條件概率，計(jì)算一封已經(jīng)出現(xiàn)了這100個(gè)單詞的郵件，屬于垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結(jié)果表明，屬于垃圾郵件的概率大于正常郵件的概率。那么該郵件就會(huì)被劃為垃圾郵件。

（2）醫(yī)學(xué)上的腫瘤判斷：

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，腫瘤判斷的分類模型可能采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、決策樹和隨機(jī)森林等，也可能采用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。特別是深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域取得了巨大成功，能夠從醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中提取高級(jí)特征，幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)腫瘤細(xì)胞的特征進(jìn)行提取和分析，以區(qū)分惡性腫瘤和良性腫瘤。這有助于醫(yī)生在病理診斷中提高準(zhǔn)確性和效率，為患者的治療提供更好的支持。

如何操作？通過分類模型識(shí)別。簡(jiǎn)言之，包含兩個(gè)步驟。首先，通過一系列指標(biāo)刻畫細(xì)胞特征，例如細(xì)胞的半徑、質(zhì)地、周長(zhǎng)、面積、光滑度、對(duì)稱性、凹凸性等等，構(gòu)成細(xì)胞特征的數(shù)據(jù)。其次，在細(xì)胞特征寬表的基礎(chǔ)上，通過搭建分類模型進(jìn)行腫瘤細(xì)胞的判斷。

2. 基于預(yù)測(cè)模型的案例

（1）紅酒品質(zhì)的判斷：

通過收集紅酒樣本的化學(xué)特性數(shù)據(jù)，構(gòu)建分類回歸樹模型，預(yù)測(cè)和判斷紅酒的品質(zhì)和等級(jí)。這種方法可以為釀酒企業(yè)提供指導(dǎo)，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提升產(chǎn)品品質(zhì)。

除了回歸樹模型，還可以嘗試其他回歸算法，如線性回歸、嶺回歸和梯度提升回歸等。此外，可以考慮使用集成學(xué)習(xí)方法，如Bagging和Boosting，以提高模型的預(yù)測(cè)性能。

如何判斷鑒紅酒的品質(zhì)呢？

第一步，收集很多紅酒樣本，整理檢測(cè)他們的化學(xué)特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。 第二步，通過分類回歸樹模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷紅酒的品質(zhì)和等級(jí)。

（2）搜索引擎的搜索量和股價(jià)波動(dòng)：

研究互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵詞的搜索量與公司股價(jià)的相關(guān)性，利用這一信息預(yù)測(cè)股價(jià)的波動(dòng)和趨勢(shì)。這種方法可以幫助投資者制定更有效的投資策略，降低風(fēng)險(xiǎn)，獲取更高的收益。

除了傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，還可以使用情感分析技術(shù)，分析搜索關(guān)鍵詞的情感傾向，并將其納入預(yù)測(cè)模型中。另外，可以考慮使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，挖掘搜索引擎中用戶行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)股價(jià)波動(dòng)。

3. 基于關(guān)聯(lián)分析的案例

（1）沃爾瑪?shù)钠【颇虿迹?/p>

沃爾瑪發(fā)現(xiàn)將啤酒和尿布擺放在一起能夠增加兩者的銷量。這種關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)了消費(fèi)者購(gòu)買行為中的關(guān)聯(lián)性，為超市提供了更好的銷售策略。

啤酒尿布主要講的是產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，如果大量的數(shù)據(jù)表明，消費(fèi)者購(gòu)買A商品的同時(shí)，也會(huì)順帶著購(gòu)買B產(chǎn)品。那么A和B之間存在關(guān)聯(lián)性。在超市中，常常會(huì)看到兩個(gè)商品的捆綁銷售，很有可能就是關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果。

除了傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，還可以考慮使用序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）技術(shù)，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布購(gòu)買的序列模式，以及它們之間的時(shí)間間隔關(guān)系。此外，可以嘗試基于圖的關(guān)聯(lián)分析方法，構(gòu)建商品之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從而挖掘出更復(fù)雜的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4. 基于聚類分析的案例

（1）零售客戶細(xì)分：

通過聚類分析，將零售客戶劃分為不同的群體，針對(duì)不同群體的消費(fèi)特點(diǎn)和偏好，精準(zhǔn)地進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略。

除了傳統(tǒng)的聚類算法，如K均值聚類和層次聚類，還可以考慮使用密度聚類（Density-based Clustering）方法，發(fā)現(xiàn)具有不同密度的客戶群體。此外，可以將聚類分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)不同客戶群體之間的購(gòu)買行為模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

例如，針對(duì)商業(yè)銀行中的零售客戶進(jìn)行細(xì)分，基于零售客戶的特征變量（人口特征、資產(chǎn)特征、負(fù)債特征、結(jié)算特征），計(jì)算客戶之間的距離。然后，按照距離的遠(yuǎn)近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細(xì)分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財(cái)偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國(guó)債偏好者、風(fēng)險(xiǎn)均衡者、渠道偏好者等。

5. 基于異常值分析的案例

（1）支付中的交易欺詐偵測(cè)：

利用異常值分析技術(shù)，檢測(cè)支付交易中的異常行為，防止欺詐行為的發(fā)生，保護(hù)用戶的資產(chǎn)安全。

除了基于規(guī)則庫(kù)和模型的方法，還可以考慮使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如基于密度的離群點(diǎn)檢測(cè)（DBSCAN）和孤立森林（Isolation Forest），發(fā)現(xiàn)支付交易中的異常行為。另外，可以使用時(shí)間序列異常檢測(cè)方法，發(fā)現(xiàn)支付交易數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列異常模式。

采用支付寶支付時(shí)，或者刷信用卡支付時(shí)，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)判斷這筆刷卡行為是否屬于盜刷。通過判斷刷卡的時(shí)間、地點(diǎn)、商戶名稱、金額、頻率等要素進(jìn)行判斷。這里面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會(huì)被終止。

異常值的判斷，應(yīng)該是基于一個(gè)欺詐規(guī)則庫(kù)的?？赡馨瑑深愐?guī)則，即事件類規(guī)則和模型類規(guī)則。第一，事件類規(guī)則，例如刷卡的時(shí)間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點(diǎn)是否異常（非經(jīng)常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現(xiàn)商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標(biāo)準(zhǔn)差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規(guī)則，則是通過算法判定交易是否屬于欺詐。一般通過支付數(shù)據(jù)、賣家數(shù)據(jù)、結(jié)算數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型進(jìn)行分類問題的判斷。

6. 基于協(xié)同過濾的案例

（1）電商猜你喜歡和推薦引擎：

通過協(xié)同過濾算法，分析用戶的購(gòu)買歷史和行為，向用戶推薦個(gè)性化的商品，提升用戶購(gòu)物體驗(yàn)。

除了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法，還可以考慮使用基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾方法和基于深度學(xué)習(xí)的矩陣分解方法。此外，可以將協(xié)同過濾與內(nèi)容推薦相結(jié)合，提高推薦系統(tǒng)的個(gè)性化程度。

一般來(lái)說(shuō)，電商的“猜你喜歡”（即推薦引擎）都是在協(xié)同過濾算法（Collaborative Filter）的基礎(chǔ)上，搭建一套符合自身特點(diǎn)的規(guī)則庫(kù)。即該算法會(huì)同時(shí)考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎(chǔ)上搭建產(chǎn)品相似性矩陣和用戶相似性矩陣?；诖?，找出最相似的顧客或最關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品，從而完成產(chǎn)品的推薦。

7. 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的案例

（1）電信中的種子客戶：

通過分析客戶的通話記錄和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別出具有影響力的種子客戶，幫助電信公司實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品推廣和營(yíng)銷。

除了傳統(tǒng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，如節(jié)點(diǎn)中心性分析和社區(qū)檢測(cè)，還可以考慮使用動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析客戶在不同時(shí)間點(diǎn)的影響力和關(guān)系變化。此外，可以將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與傳播模型相結(jié)合，研究信息在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑和影響力傳播規(guī)律。

基于通話記錄，可以構(gòu)建客戶影響力指標(biāo)體系。采用的指標(biāo)，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等?；谏鐣?huì)影響力，分析的結(jié)果表明，高影響力客戶的流失會(huì)導(dǎo)致關(guān)聯(lián)客戶的流失。其次，在產(chǎn)品的擴(kuò)散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點(diǎn)，很容易推動(dòng)新套餐的擴(kuò)散和滲透 此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在銀行（擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)）、保險(xiǎn)（團(tuán)伙欺詐）、互聯(lián)網(wǎng)（社交互動(dòng)）中也都有很多的應(yīng)用和案例。

8. 基于文本分析的案例

（1）字符識(shí)別：掃描王APP：

通過文本分析和圖像識(shí)別技術(shù)，將紙質(zhì)文檔掃描成電子文檔，提高工作效率和便利性。

除了基于傳統(tǒng)的特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，還可以考慮使用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），實(shí)現(xiàn)端到端的字符識(shí)別。此外，可以將字符識(shí)別與自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合，提取文本信息的語(yǔ)義特征，從而提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。

字符識(shí)別的大概原理如下，以字符S為例。

第一，把字符圖像縮小到標(biāo)準(zhǔn)像素尺寸，例如1216。注意，圖像是由像素構(gòu)成，字符圖像主要包括黑、白兩種像素。 第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二維直方圖投影。就是把字符（1216的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個(gè)維度，垂直方向有16個(gè)維度。這樣分別計(jì)算水平方向上各個(gè)像素行中黑色像素的累計(jì)數(shù)量、垂直方向各個(gè)像素列上的黑色像素的累計(jì)數(shù)量。從而得到水平方向12個(gè)維度的特征向量取值，垂直方向上16個(gè)維度的特征向量取值。這樣就構(gòu)成了包含28個(gè)維度的字符特征向量。 第三，基于前面的字符特征向量，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，從而識(shí)別字符和有效分類。

（2）文學(xué)著作與統(tǒng)計(jì)：紅樓夢(mèng)歸屬：

這是非常著名的一個(gè)爭(zhēng)論，懸而未決。對(duì)于紅樓夢(mèng)的作者，通常認(rèn)為前80回合是曹雪芹所著，后四十回合為高鶚?biāo)鶎?。其?shí)主要問題，就是想確定，前80回合和后40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是利用統(tǒng)計(jì)分析方法，研究《紅樓夢(mèng)》前后80回的文學(xué)風(fēng)格差異，探討其歸屬問題。這種方法可以為文學(xué)研究提供客觀的分析手段。

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化時(shí)代的重要工具，它們不僅可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和價(jià)值，還可以為決策制定和問題解決提供支持。在日常生活和各行各業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用已經(jīng)變得無(wú)處不在，我們需要不斷學(xué)習(xí)和掌握相關(guān)的知識(shí)和技能，以適應(yīng)這個(gè)信息爆炸的時(shí)代。

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