第一篇：大數據建模與數據挖掘培訓心得體會

大數據建模與數據挖掘培訓心得體會

公司在2017年08月24日 — 08月27日組織參加了在北京舉辦的“大數據建模與分析挖掘”培訓班，首先感謝公司給予的這次難得的機會，雖然只有短短的3天時間，但是我覺得在這3天我得到了一個充分的學習。下面我就談談這次培訓的一些體會。

1、對數據建模和挖掘體系有了更深入的了解

培訓中講了大數據底層架構hadoop、spark的組成、了解了HDFS、mapreduce、hive、Hbase等組建的應用場景，并且也涉及了大數據架構與數據挖掘技術的結合，對整個大數據體系架構及數據挖掘流程更進了一步。

2、了解了挖掘模型的底層的原理

雖然實際工作中對數據挖掘模型更多的是側重應用，但是了解了模型原理有利于對模型進行改造升級。培訓中學習了一些模型求最優解的方法和策略，了解了最小二乘法、貪心算法、熵值法在求解模型系數時的應用原理，通過培訓對模型底層算法有了一定了解。

3、學習了一些最新的建模方法

在以往的建模中往往采用單一模型或者多個模型權重結合的方式進行模型建立，此次培訓中老師講到了級聯模型的應用，通過多個模型的等級級聯，使預測模型的損失函數值最小且避免過擬合，并引入了xgboost高擬合模型，通過此次培訓，對最新的建模方法和模型包有了一些了解。

4、確定了下一步學習的方向和目標 通過此次培訓了解到自己在數據挖掘的道路還很長，對整個體系的全面掌控、建模的高準確性、深度學習等方面都是自己未來發展的方向，后續工作和學習中，根據公司需要確定優先深入學習的方向。

5、規劃將學習的知識應用到實際工作中

在當前工作中也會涉及到預測模型，后期當不注重模型的可解釋性時，可考慮使用黑盒方式進行數據挖掘，采用級聯模型完成高擬合度的模型。在數據挖掘框架方面，雖然當前項目中沒有涉及到的大數據體系架構的知識，但后期隨著數據挖掘工作的深入，在模型部署階段，可考慮將關系型數據庫升級為大數據生態框架體系。

第二篇：數據挖掘心得體會

心得體會

這次數據挖掘實驗結束了，期間我們小組明確分工并積極去完成，雖然有點辛苦，但我感覺充實而有收獲感！

根據老師給的一些資料，我們決定采用SQL Server 2000中的Northwind數據庫里的數據作為我們的實驗數據。根據表Order Details中的數據，我們分別根據ProductID和OrderID字段，并結合我們規定的最小支持度閥值對數據進行篩選。依次篩選出1項頻繁集、2項頻繁集和3項頻繁集，其中還會使用游標的方式來遍歷2項集與3項集的候選集，分別選出2項頻繁集和3項頻繁集。

由于數據較多，因此過程比較復雜，要編寫很多的查詢語句，建立許多數據表，包括臨時表。開始不知道則操作，但經過我們各自多次重復的建表與查詢，逐漸的理解和有了自己的思路。尤其是在運用游標的方法進行遍歷這塊，因為我們比較陌生而不理解，操作時一時無法實現結果，但經過我們在網上查詢了解相關知識，最終得以解決。

經過該次實驗，使我對數據庫的操作更加熟練，而且還使我對課本上的“挖掘頻繁模式”這塊知識有了很好的掌握，今后我會多做實驗，使我在實際操作過程中學得更好！

第三篇：數據挖掘與分析心得體會

正如柏拉圖所說：需要是發明之母。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數據日積月累。我們迫切需要一種工具來滿足從數據中發現知識的需求！而數據挖掘便應運而生了。正如書中所說：數據挖掘已經并且將繼續在我們從數據時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。

1、數據挖掘

數據挖掘應當更正確的命名為：“從數據中挖掘知識”，不過后者顯得過長了些。而“挖掘”一詞確是生動形象的！人們把數據挖掘視為“數據中的知識發現（KDD）”的同義詞，而另一些人只是把數據挖掘視為知識發現過程的一個基本步驟！

由此而產生數據挖掘的定義：從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程！數據源包括數據庫、數據倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態地流入系統的數據。作為知識發現過程，它通常包括數據清理、數據集成、數據變換、模式發現、模式評估和知識表示六個步驟。

數據挖掘處理數據之多，挖掘模式之有趣，使用技術之大量，應用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數據挖掘任務之重也一直并存。這些問題將繼續激勵數據挖掘的進一步研究與改進！

2、數據分析

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：

1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

由上可見，數據挖掘和數據分析雖然概念上層次清晰，作用上分工明確（數據分析主要以上數理統計為主，數據挖掘主要是挖掘算法為主）。但很明顯的是，數據挖掘必須借助數據分析的有關方法來挖掘出有效的，對目標應用有意義的模式和知識。或者可以說：數據挖掘也可以是數據分析的一種！

在這樣一個信息迅速膨脹的時代，數據挖掘和分析都與大量數據打交道。兩者都離不開一種80年代后期興起的一種高級數據分析技術：數據倉庫和聯機分析處理。

3、數據倉庫

數據倉庫是一個從多個數據源收集的信息存儲庫，存放在一致的的模式下，并且通常駐留在單個站點上。數據倉庫通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數據刷新來構造。為便于決策，數據倉庫中的數據圍繞主題組織。數據存儲從歷史的角度提供信息，并且通常是匯總的。數據倉庫提供一些數據分析能力，稱作聯機分析處理（OLAP）。

數據倉庫有以下四種關鍵特征：

面向主題的：數據倉庫圍繞一些重要主題，如顧客、供應商、產品、和銷售組織。數據倉庫關注決策者的數據建模與分析，而不是單位的日常操作和事務處理。因此，數據倉庫通常排除對于決策無用的數據，提供特定主題的簡明視圖。

集成的：通常，構造數據倉庫是將多個異構數據源，使用數據清理和數據集成技術，確保命名約定，編碼結構，屬性度量等的一致性。

時變的：數據存儲從歷史的角度提供信息。數據倉庫中的關鍵結構都隱式或顯式地包含時間元素。

非易失的：數據倉庫總是物理地分離存放數據，這些數據源于操作環境下的應用數據。由于這種分離，數據倉庫不需要事務處理、恢復和并發控制機制。通常，它只需要兩種數據訪問操作：數據的初始化裝入和數據訪問。

4、分類及算法

分類是一種重要的數據分析形式，它提取刻畫重要數據類的模型。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對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直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

分類算法主要有決策樹歸納、貝葉斯分類、使用IF-THEN規則分類、神經網絡、支持向量機等。

5、聚類分析

聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

常用的算法有：

劃分方法：k-均值算法，k-中心點算法。

層次方法：層次聚類算法、平衡迭代歸約和算法、Chameleon（變色龍）、基于密度的方法：DBSCAN算法，OPTICS算法，DENCLUE算法。基于網格的方法：STING（統計信息網格），CLIQUE

6、廣泛應用

作為一個應用驅動的領域，數據挖掘融匯來自其他一些領域的技術。這些領域包括統計學、機器學習、數據庫和數據倉庫系統，以及信息檢索。數據挖掘研究與開發的多學科特點大大促進了數據挖掘的成功和廣泛應用。

數據挖掘已經有許多成功的應用，如商務智能，Web搜索，生物信息學，衛生保健信息學，金融，數字圖書館和數字政府等。

7、學習總結

數據挖掘技術已經形成很廣泛的應用空間，而目前JDMP的版本也在完善當中，大多數數據挖掘開發工具涌現出來。各種相關的框架如Hadoop也如雨后春筍紛紛出現。這些現象的出現，正是因為數據挖掘的發展會有越來越廣泛的天空。然而數據挖掘還是有很多需要面臨并且急需解決的問題??而我們也希望其越來越深刻的研究和改進。

對于數據挖掘的學習，還是要注重算法的研究和開發。目前我還很欠缺這一塊知識。包括統計學、概率論，機器學習等。數據挖掘是個繁復的過程，需要我們長此以往的研究！

第四篇：數據挖掘與電子商務

數據挖掘與電子商務

姓名：龔洪虎

學號:X2009230111

[摘 要] 企業的競爭優勢并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。如何化信息優勢為競爭優勢，是企業制勝于市場的一個法寶。本文論述了一種信息處理利用的有效工具——數據挖掘方法及其在電子商務中的應用。

[關鍵詞] 數據挖掘 方法 電子商務 應用

隨著網絡技術和數據庫技術的成熟，傳統商務正經歷一次重大變革，向電子商務全速挺進。這種商業電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。數據挖掘技術作為電子商務的重要應用技術之一，將為正確的商業決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務不可缺少的重要工具。

一、電子商務和數據挖掘簡介。

電子商務是指個人或企業通過Internet網絡，采用數字化電子方式進行商務數據交換和開展商務業務活動。目前國內已有網上商情廣告、電子票據交換、網上訂購，網上銀行、網上支付結算等多種類型的電子商務形式。電子商務正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受時間和空間的限制等突出優點而逐步在全球流行。

數據挖掘(DataMining)是伴隨著數據倉庫技術的發展而逐步完善起來的。數據挖掘主要是為了幫助商業用戶處理大量存在的數據，發現其后隱含的規律性，同時將其模型化，來完成輔助決策的作用。它要求從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識。數據挖掘的過程有時也叫知識發現的過程。

而電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即We服務)中自動發現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術涉及到Internet技術學、人工智能、計算機語言、信息學、統計學等多個領域。

二、何謂數據挖掘及方法

確切地說，數據挖掘(Data Mining)，又稱數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database,KDD)，是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式。它融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。比較典型的數據挖掘方法有關聯分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等。它們可以應用到以客戶為中心的企業決策分析和管理的各個不同領域和階段。

1.關聯分析。關聯分析，即利用關聯規則進行數據挖掘。關聯分析的目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系，它能發現數據庫中形如”90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時購買商品B”之類的知識。

2.序列模式分析。序列模式分析和關聯分析相似，但側重點在于分析數據間的前后序列關系。它能發現數據庫中形如”在某一段時間內，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A→B→C出現的頻度較高”之類的知識，序列模式分析描述的問題是:在給定交易序列數據庫中，每個序列是按照交易時間排列的一組交易集，挖掘序列函數作用在這個交易序列數據庫上，返回該數據庫中出現的高頻序列。在進行序列模式分析時，同樣也需要由用戶輸入最小置信度C和最小支持度S。

3.分類分析。設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標記)，該數據庫中的每一個②

記錄都賦予一個類別的標記，這樣的數據庫稱為示例數據庫或訓練集。分類分析就是通過分析示例數據庫中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，然后用這個分類規則對其他數據庫中的記錄進行分類。

4.聚類分析。聚類分析輸入的是一組未分類記錄，并且這些記錄應分成幾類事先也不知道，通過分析數據庫中的記錄數據，根據一定的分類規則，合理地劃分記錄集合，確定每個記錄所在類別。它所采用的分類規則是由聚類分析工具決定的。采用不同的聚類方法，對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結果。

應用數據挖掘技術，較為理想的起點就是從一個數據倉庫開始，數據挖掘可以直接跟蹤數據并輔助用戶快速做出商業決策，用戶還可以在更新數據的時候不斷發現更好的行為模式，并將其運用于未來的決策當中。

三、選擇數據挖掘技術的兩個重要依據。

數據挖掘使用的技術很多，其中主要包括統計方法、機器學習方法、和神經網絡方法和數據庫方法。統計方法可細分為回歸分析、判別分析、聚類分析、探索性分析等。機器學習方法可細分為歸納學習方法（決策樹、規則歸納）、基于范例學習、遺傳算法等。神經網絡方法可細分為錢箱神經網絡（BP算法）、自組織神經網絡等。數據庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。由于每一種數據挖掘技術都有其自身的特點和實現的步驟，對數據的形式有具體的要求，并且與具體的應用問題密切相關，因此成功的應用數據挖掘技術以達到目標過程本身就是一件很復雜的事情，本文主要從挖掘任務和可獲得的數據兩個角度來討論對數據挖掘技術的選擇。

三、數據挖掘在電子商務中的應用

數據挖掘能發現電子商務客戶的的共性和個性的知識、必然和偶然的知識、獨立和關聯的知識、現實和預測的知識等，所有這些知識經過分析，能對客戶的消費行為如心理、能力、動機、需求、潛能等做出統計和正確地分析，為管理者提供決策依據。具體應用如下：

1.分類與預測方法在電子商務中的應用。在電子商務活動中，分類是一項非常重要的任務，也是應用最多的技術。分類的目的是構造一個分類函數或分類模型，通常稱作分類器。分類器的構造方法通常由統計方法、機器學習方法、神經網絡方法等。這些方法能把數據庫中的數據映射到給定類別中某一個，以便用于預測，也就是利用歷史數據記錄，自動推導出給定數據的推廣描述，從而對未來數據進行預測。

2.聚類方法在電子商務中的應用。聚類是把一組個體按照相似性原則歸成若干類別。對電子商務來說，客戶聚類可以對市場細分理論提供有力的支持。市場細分的目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別的個體之間的距離盡可能大，通過對聚類的客戶特征的提取，電子商務網站可以為客戶提供個性化的服務。

3.數據抽取方法在電子商務中的應用。數據抽取的目的是對數據進行濃縮，給出它的緊湊描述，如求和值、平均值、方差值、等統計值、或者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的過程。可采用多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法。在電子商務活動中，采用維數據分析方法進行數據抽取，他針對的是電子商務活動中的客戶數據倉庫。在數據分析中經常要用到諸如求和、總計、平均、最大、最小等匯集操作，這類操作的計算量特別大，可把匯集操作結果預先計算并存儲起來，以便用于決策支持系統使用。

4.關聯規則在電子商務中的應用。管理部門可以收集存儲大量的售貨數據和客戶資料，對這些歷史數據進行分析并發現關聯規則。如分析網上顧客的購買行為，幫助管理者規劃市場，確定商品的種類、價格、質量等。通常關聯規則有兩種：有意義的關聯規則和泛化關聯規則，有意義的關聯規則，即滿足最小支持度和最小可信度的規則。最小支持度，它表示一組對象在統計意義上的需滿足的最低程度，如電子商務活動中的客戶數量、客戶消費能力、消費方式等。后者即用戶規定的關聯規則的最低可靠度。第二是泛化規則，這種規則更實用，因為研究對象存在一種層次關系，如面包、蛋糕屬西點類，而西點又屬于食品類，有了層次關系后，可以幫助發現更多的有意義的規則。

5、優化企業資源

節約成本是企業盈利的關鍵。基于數據挖掘技術，實時、全面、準確地掌握企業資源信息，通過分析歷史的財務數據、庫存數據和交易數據, 可以發現企業資源消耗的關鍵點和主要活動的投入產出比例, 從而為企業資源優化配置提供決策依據, 例如降低庫存、提高庫存周轉率、提高資金使用率等。通過對Web數據挖掘，快速提取商業信息，使企業準確地把握市場動態，極大地提高企業對市場變化的響應能力和創新能力，使企業最大限度地利用人力資源、物質資源和信息資源，合理協調企業內外部資源的關系，產生最佳的經濟效益。促進企業發展的科學化、信息化和智能化。

例如:美國運通公司(American Express)有一個用于記錄信用卡業務的數據庫，數據量達到54億字符，并仍在隨著業務進展不斷更新。運通公司通過對這些數據進行挖掘，制定了“關聯結算(Relation ship Billing)優惠”的促銷策略，即如果一個顧客在一個商店用運通卡購買一套時裝，那么在同一個商店再買一雙鞋，就可以得到比較大的折扣，這樣既可以增加商店的銷售量，也可以增加運通卡在該商店的使用率。

6、管理客戶數據

隨著“以客戶為中心”的經營理念的不斷深入人心, 分析客戶、了解客戶并引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。基于數據挖掘技術，企業將最大限度地利用客戶資源，開展客戶行為的分析與預測，對客戶進行分類。有助于客戶盈利能力分析，尋找潛在的有價值的客戶，開展個性化服務，提高客戶的滿意度和忠誠度。通過Web資源的挖掘，了解客戶的購買習慣和興趣，從而改善網站結構設計，推出滿足不同客戶的個性化網頁。利用數據挖掘可以有效地獲得客戶。比如通過數據挖掘可以發現購買某種商品的消費者是男性還是女性,學歷、收入如何, 有什么愛好,是什么職業等等。甚至可以發現不同的人在購買該種商品的相關商品后多長時間有可能購買該種商品, 以及什么樣的人會購買什么型號的該種商品等等。在采用了數據挖掘后, 針對目標客戶發送的廣告的有效性和回應率將得到大幅度的提高, 推銷的成本將大大降低。同時，在客戶數據挖掘的基礎上，企業可以發現重點客戶和評價市場性能，制定個性化營銷策略，拓寬銷售渠道和范圍，為企業制定生產策略和發展規劃提供科學的依據。通過呼叫中心優化與客戶溝通的渠道，提高對客戶的響應效率和服務質量，促

①進客戶關系管理的自動化和智能化。

三、結束語

電子商務是現代信息技術發展的必然結果，也是未來商業運作模式的必然選擇。利用數據挖掘技術，充分發揮企業的獨特優勢，促進管理創新和技術創新，使企業在在電子商務的潮流中立于不敗之地。隨著數據挖掘算法的不斷發展和成熟，數據挖掘一定會有更加廣闊的應用前景。

參考文獻：

(1)《淺談數據挖掘在電子商務中的運用》 鐘連福；

(2)《電子商務中商業數據的挖掘方法》 中國電子商務研究中心；

(3)《在電子商務中如何正確有使用數據挖掘技術》 俠名；

(4)《曾貞:數據挖掘在電子商務中的應用》 甘肅農業,2004（7）；

(5)《馮艷王堅強:數據挖掘在電子商務上的應用》 2002（3）；

(6)《呂延杰徐華飛:中國電子商務發展研究報告》北京郵電大學出版社 ；

(7)《數據挖掘與電子商務》 鄧鯤鵬，周延杰，嚴瑜筱。①

第五篇：數據挖掘講課心得體會

數據挖掘講課心得體會

今年的數據倉庫與數據挖掘課程，任課老師布置每人講一章，并課中研討的授課方式，我非常贊同這種自己備課，自己上去講課并課中和同學研討、最終老師點評的做法，因為他能讓自己更好理解文章，同時又可以鍛煉自己的表達能力。

我主講《數據倉庫與數據挖掘技術》中的第二章“知識發現過程與應用結構”，在整個備課和講課當中，存在很多不足，備課時參考的書目太少，使得在講課時關于概念和文章出現的例子不能進行相關擴展和補充，也不能用生活中通熟易懂的例子來闡述書本中的抽象概念；講課時更多的按著PPT所寫進行概略性的講述，沒有形成自己的邏輯思維體系，我也知道，講課是門藝術，不是幾次就能掌握的，要經過不斷的實踐積累經驗，不斷的研讀相關書目，形成自己的“知識樹”的基礎上，才能對所講的知識融會貫通。臺灣有位教育家曾說：如果你要講一門，至少要對該門課的五至六本經典教材研讀幾遍，形成相應的知識樹之后才好授課，這是題外話。

關于數據挖掘每一章算法的授課，我認為在有限的時間里先把一個核心算法解釋清楚，對其他算法可以簡略帶過(最后一次課XXX對PageRank的講解就很到位)，因為，后面算法一般是前面所講算法的一種改進。算法講解時，除了要對該算法的原理和概念講述清楚之外，要對該算法的實例最好用板書的形式解釋清楚，并演算每一步，而不是拘泥于PPT進行講解。板書字體可大可小，速度可快可慢，可以寫寫停停，也可以一氣呵成，可以邊寫邊講，也可以只寫不講。而PPT是則是死的東西，參考的內容也是書上的步驟，而不是授課人自己的理解，在講解過程中，不利于學生的理解和認識。講解的過程中，語速要適當放慢，語速太快是所有人剛開始講課的通病，我也不例外，講課講得很快，自己的思維被打亂不說，主要下面的同學不能理解，畢竟講課不是演講。

對于上學期的一頁紙開卷，我非常贊同這種考試方式，畢竟對于理工類課程，公式很長，又特別難記，我們在理解其思想的基礎上，完全沒必要再記很長的公式，在考試的過程中，可以相應的記錄些公式帶入考場。

以上是我個人在講課和聽課過程、及其考試過程中的一些總結和體會。