第一篇：A31 大數據分析與數據挖掘能力提升實戰(5天)

大數據分析與數據挖掘能力提升實戰

【課程目標】

本課程為綜合課程，包含基本的數據分析，到高級的數據挖掘，數據建模，以及大數據在市場營銷方面的應用，幫助企業的相關人員提升數據分析的綜合能力，解決業務問題和企業決策問題。

本課程從實際的業務需求出發（特別是市場營銷領域的業務），結合行業的典型應用特點，圍繞實際的商業問題，對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹（從數據收集與處理，到數據分析與挖掘，再到數據可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業經營數據中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業務運作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

通過本課程的學習，達到如下目的：

1、了解大數據的核心理念，以及大數據思維。

2、掌握數據分析的基礎知識，掌握數據分析的基本過程。

3、學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題。

4、掌握數據挖掘，數據建模，以及模型優化，能夠解決商業問題。

5、掌握常用分析和挖掘工具，學習使用Excel、SPSS、Modeler工具來做數據分析、數據挖掘，以及數據預處理和建模。

【授課時間】

5天時間

【授課對象】

市場營銷部、業務支撐、經營分析部、網管/網優中心、數據分析部等對業務數據分析有要求的相關人員。

【學員要求】

1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、便攜機中事先安裝好Excel 2010版本及以上（常規分析）。

3、便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上（數據挖掘）。

4、便攜機中事先安裝好IBM SPSS Modeler v19版本及以上（數據預處理和建模）。注：講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。

【授課方式】

數據分析/挖掘基礎 + 思路分解 + 方法講解 + 實際業務問題分析 + 工具操作 采用互動式教學，圍繞業務問題，展開數據分析過程，全過程演練操作，讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過程中獲得能力提升。

不空談理論，不空談方法，以業務分析為核心，以解決問題為目的。

一切不以解決業務問題的數據分析/挖掘都是耍流氓！

【課程大綱】

第一部分：解構大數據

1、大數據時代已經來臨

2、大數據的三層理解

? 理論層：以數據為基礎 ? 技術層：以平臺為手段 ? 應用層：以應用為導向

3、大數據的4V特征

4、大數據的核心價值

? 發現業務運行規律 ? 預測事物未來

5、大數據在各行業是如何應用的

? 醫療衛生 ? 政治軍事 ? 行政執法 ? 金融銀行 ? ……

6、數據分析的核心理念

? 數據變化意味著業務變化 ? 數據間關系意味著因素間的關系

7、大數據戰略 ? 大數據成為企業的核心資產 ? 大數據成為業務創新的核心引擎 ? 從數據化運營到運營數據

8、大數據的思維變革

? 定量思維 ? 相關思維 ? 實驗思維 ? ……

9、大數據的商業模式分析

10、大數據的人才培養

第二部分：數據分析篇

問題：數據分析是神馬?數據分析基本過程？

1、數據分析面臨的常見問題

2、認識數據分析

? 什么是數據分析 ? 數據分析的三大作用 ? 數據分析的三大類別 案例：喜歡賺“差價”的營業員

3、數據分析的六步曲

? 明確目的 ? 收集數據

? 處理數據（預處理）? 分析數據

? 呈現數據（可視化）? 撰寫報告

案例：終端精準營銷項目過程討論

4、數據分析師需要什么樣的能力 ? 懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現

5、大數據應用系統的四層結構

? 數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層

6、數據分析方法的層次

? 基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）? 綜合分析法（交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…）? 高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）? 數據挖掘法（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）

7、基本分析方法及其適用場景

? 對比分析（查看數據差距）

演練：按性別、省份、產品進行分類統計 ? 分組分析（查看數據分布）演練：銀行信用卡月消費分析（銀行）演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）演練：客服中心科學排班人數需求分析（客服中心）演練：客戶年齡分布分析 案例：排班后面隱藏的貓膩 ? 結構分析（評估事物構成）案例：用戶市場占比結構分析

案例：物流費用占比結構分析（物流）? 趨勢分析（發現變化規律）案例：破解零售店銷售規律

8、綜合分析方法及其適用場景

? 交叉分析（兩維分析）演練：用戶性別+地域分布分析 ? 綜合評價法（多維指標歸一）演練：人才選拔評價分析（HR）案例：南京丈母娘選女婿分析表格

? 杜邦分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）案例：電信市場占有率分析

演練：服務水平提升分析（呼叫中心）案例：銷售額的影響因素分析（零售店/電商）

? 漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）演練：終端銷售流程分析（電信營業廳）案例：業務辦理流程優化分析（銀行營業廳）案例：物流配送效率分析（物流）

? 矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）案例：工作安排評估 案例：HR人員考核與管理 案例：波士頓產品策略分析

9、最合適的分析方法才是硬道理。

10、數據分析思路（如何細化業務問題）

案例：利用5W2H來分析產品銷售情況

第三部分：概率與數理統計篇

1、數據統計指標

? 集中程度：平均數/中位數/眾數

? 離散程度：全距/四分位距/標準差/四分位 ? 分布形態：偏度/峰度 ? 正確理解各指標的含義 案例：如何用Excel計算統計指標 案例：如何用Excel畫直方圖

2、概率論基本知識

? 隨機事件與概率 ? 古典概率與條件概率 ? 全概率公式與貝葉斯公司 ? 概率分布函數 ? 數學期望與方差 ? 大數定律與中心極限定理

3、參數檢驗分析

? 假設檢驗概述 ? 假設檢驗步驟

? 樣本T檢驗（單樣本、兩獨立樣本、兩配對樣本）及適用場景 案例：電信運營商ARPU值評估分析（單樣本）案例：營銷活動前后分析（兩配對樣本）案例：吸煙與膽固醇升高的分析（兩獨立樣本）

4、非參數檢驗分析

? 非參數檢驗概述

? 樣本檢驗（單樣本、兩獨立樣本、兩相關樣本）案例：產品合格率檢驗（單樣本-二項分布）

案例：訓練新方法有效性檢驗（兩配對樣本-符號/秩檢驗）案例：促銷方式效果檢驗(多相關樣本-Friedman檢驗)案例：客戶滿意度差異檢驗(多相關樣本-Cochran Q檢驗)

第四部分：高級數據分析

本篇包含三大內容：影響因素分析，數值預測模型。

1、相關分析（衡量變量間的的相關性）

問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？ ? 什么是相關關系

? 相關系數：衡量相關程度的指標 ? 相關分析的步驟與計算公式 ? 相關分析應用場景 演練：體重與腰圍的關系 演練：營銷費用與銷售額的關系

2、方差分析 問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？ ? 方差分析解決什么問題

? 方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復 ? 方差分析的應用場景 ? 如何解決方差分析結果

演練：產品擺放位置與銷量有關嗎？（單因素方差分析）案例：2015年大學生工資與父母職業的關系

3、回歸分析（預測）

問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？ ? 回歸分析的基本原理和應用場景

? 回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）? 回歸分析的幾種常用方法 ? 回歸分析的五個步驟與結果解讀

? 回歸預測結果評估（如何評估預測質量，如何選擇最佳回歸模型）演練：散點圖找推廣費用與銷售額的關系（一元線性回歸）演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系（多元線性回歸）演練：最佳選擇的預測銷售額的回歸模型（一元曲線回歸）? 回歸分析（帶分類變量）案例：汽車銷量的季度預測

演練：工齡、性別與終端銷量的關系 討論：終端銷售預測分析（營業廳）

4、時序分析（預測）

問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？ ? 時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）? 移動平均的預測原理 ? 指數平滑的預測原理

案例：銷售額的時序預測及評估 演練：產品銷量預測及評估 第五部分：建立預測模型與模型優化（Excel工具）

本篇包含內容：數值預測建模、模型優化，季節性預測模型、S曲線預測模型。

1、常見預測模型類別

? 數值預測 ? 分類預測

2、回歸分析建模

? 尋找最佳回歸擬合線來判斷和預測

? 模型優化七步法（因素、異常值、相互作用、非線性關系…）案例：汽車銷量預測分析

案例：工齡、性別與銷量的回歸分析

3、季節性預測模型

? 季節性預測模型的參數

? 常用季節性預測模型（相加模型、相乘模型）案例：美國航空旅客里程的季節性趨勢分析 案例：產品銷售季節性趨勢預測分析

4、新產品銷量預測與S曲線

? 如何評估銷量增長的拐點

? 常用模型（珀爾曲線、龔鉑茲曲線）

案例：預測IPad產品的銷售增長拐點，以及銷量上限

5、規劃求解與自定義模型 案例：大數據下的產品定價方法

案例：如何對客流量進行建模及模型優化

第五部分：數據挖掘篇（SPSS工具使用）

1、數據挖掘概述

2、數據挖掘的標準流程

? 商業理解 ? 數據準備 ? 數據理解 ? 模型建立 ? 模型評估 ? 模型應用

案例：通信客戶流失分析及預警模型

3、聚類分析（市場細分與客戶細分）

問題：如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？ ? 聚類分析及其作用 ? 聚類分析的種類 ? 層次聚類：發現多個類別 ? R型聚類與Q型聚類的區別

演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）演練：裁判評分的標準衡量（R型聚類）? K均值聚類

演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域？ 演練：如何評選優秀員工？

4、分類分析

案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕

問題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預測其流失的概率？

? 分類與聚類 ? 決策樹分類的原理 ? 如何評估分類性能

演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征

5、關聯分析

案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻

問題：購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產品？ ? 關聯分析解決什么樣的問題 ? 如何提取關聯規則 ? 關聯規則的應用場景

案例：超市商品交叉銷售與布局優化（關聯分析）

6、RFM模型

問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？ ? RFM模型介紹

? RFM的客戶細分框架理解 演練：淘寶客戶選擇促銷客戶的方式

演練：結合響應模型，宜家IKE實現最大化營銷利潤

第六部分：數據挖掘實戰篇（Modeler工具實操）

1、數據挖掘處理的一般過程

? 數據源?數據理解?數據準備?探索分析?數據建模?模型評估

2、數據讀入

3、數據集成

? 變量合并（增加變量）? 數據追加（添加記錄）

4、數據理解

? 取值范圍限定 ? 重復數據處理 ? 缺失值處理 ? 無效值處理

? 離群點和極端值的修正 ? 數據質量評估

5、數據準備：數據處理

? 數據篩選：數據抽樣/選擇（減少樣本數量）? 數據精簡：數據分段/離散化（減少變量的取值）? 數據平衡：正反樣本比例均衡 ? 其它：排序、分類匯總

6、數據準備：變量處理

? 變量變換：原變量值更新 ? 變量派生：生成新的變量 ? 變量精簡：降維，減少變量個數

7、基本分析

? 單變量：數據基本描述分析

? 雙變量：相關分析、方差分析、卡方檢驗（列聯檢驗）? 變量精簡：特征選擇、因子分析 案例：通信基本費用與開通月數的相關分析 案例：開通月數對客戶流失的影響分析 案例：套餐類型對對客戶流失的影響分析

8、特征選擇

? 特征選擇方法：選擇重要變量，剔除不重要的變量 ? 從變量本身考慮

? 從輸入變量與目標變量的相關性考慮

9、因子分析（主成分分析）

? 因子分析的原理 ? 因子個數如何選擇 ? 如何解讀因子含義

案例：提取影響電信客戶流失的主成分分析

10、常見分類預測模型 ? 分類預測基本過程

? 如何評估分類模型的性能（查準率、查全率）

11、決策樹分類 ? 決策樹分類原理

? 決策樹構建的三個關鍵問題 ? 決策樹算法

案例：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征 案例：客戶流失預警與客戶挽留模型

12、神經網絡 ? 神經網絡概述 ? 神經元工作原理 ? BP反向傳播網絡（MLP）? 徑向基函數網絡（RBF）13、14、實戰：電信客戶流失分析與預警模型 支持向量機 貝葉斯分類

結束：課程總結與問題答疑。

第二篇：C02 利用Python實現大數據分析與數據挖掘技術培訓(5天)

Python實現大數據挖掘技術培訓

【課程目標】

Python已經成為數據分析和數據挖掘的首選語言，作為除了Java、C/C++/C#外最受歡迎的語言。

本課程基于Python工具來實現大數據的數據分析和數據挖掘項目。基于業務問題，在數據挖掘標準過程指導下，采用Python分析工具，實現數據挖掘項目的每一步操作，從數據預處理、數據建模、數據可視化，到最終數據挖掘結束，幫助學員掌握Python用于數據挖掘，提升學員的數據化運營及數據挖掘的能力。

通過本課程的學習，達到如下目的：

1、全面掌握Python語言以及其編程思想。

2、掌握常用擴展庫的使用，特別是數據挖掘相關庫的使用。

3、學會使用Python完成數據挖掘項目整個過程。

4、掌握利用Python實現可視化呈現。

5、掌握數據挖掘常見算法在Python中的實現。【授課時間】

5天時間

（全部模塊講完需要5天時間，可以根據時間需求拆分內容模塊）。【授課對象】

業務支持部、IT系統部、大數據系統開發部、大數據分析中心、網絡運維部等相關技術人員。【學員要求】

課程為實戰課程，要求：

1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、便攜機中事先安裝好Excel 2010版本及以上。

3、便攜機中事先安裝好Python 3.6版本及以上。

注：講師現場提供開源的安裝程序、擴展庫，以及現場分析的數據源。

【授課方式】

語言基礎 +挖掘模型 +案例演練+開發實踐+可視化呈現

采用互動式教學，圍繞業務問題，展開數據分析過程，全過程演練操作，讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過程中獲得能力提升。【課程大綱】

第一部分：Python語言基礎

目的：掌握基本的Python編程思想與編程語句，熟悉常用數據結構的操作

1、Python簡介

2、開發環境搭建 ? Python的安裝 ? 擴展庫的安裝

3、掌握Python的簡單數據類型 ?

字符串的使用及操作 ? 整數、浮點數

4、掌握基本語句：

? if、while、for、print等 ? 基本運算：

? 函數定義、參數傳遞、返回值

5、掌握復雜的數據類型：列表/元組

? 列表操作：訪問、添加、修改、刪除、排序 ? 列表切片、復制等 ? 列表相關的函數、方法 ? 元組的應用

6、復雜數據類型：字典 ? 創建、訪問、修改、刪除、遍歷 ? 字典函數和方法

7、復雜數據類型：集合

8、掌握面向對象編程思想 ? 創建類、繼承類 ? 模塊

9、函數定義、參數傳遞、返回值10、11、標準庫與擴展庫的導入 異常處理:try-except塊

演練：基本的Python編程語句

第二部分：Python語言與數據挖掘庫

目的：掌握數據集結構及基本處理方法，進一步鞏固Python語言

1、數據挖掘常用擴展庫介紹 ? Numpy數組處理支持 ? Scipy矩陣計算模塊

? Matplotlib數據可視化工具庫 ? Pandas數據分析和探索工具 ? StatsModels統計建模庫 ? Scikit-Learn機器學習庫 ? Keras深度學習（神經網絡）庫 ? Gensim文本挖掘庫

2、數據集讀取與操作：讀取、寫入 ? 讀寫文本文件 ? 讀寫CSV文件 ? 讀寫Excel文件 ? 從數據庫獲取數據集

3、數據集的核心數據結構（Pandas數據結構）? DataFrame對象及處理方法 ? Series對象及處理方法

演練：用Python實現數據的基本統計分析功能

第三部分：數據可視化處理

目的：掌握作圖擴展庫，實現數據可視化

1、常用的Python作圖庫 ? Matplotlib庫 ? Pygal庫

2、實現分類匯總

演練：按性別統計用戶人數

演練：按產品+日期統計各產品銷售金額

3、各種圖形的畫法 ? 直方圖 ? 餅圖 ? 折線圖 ? 散點圖

4、繪圖的美化技巧

演練：用Python庫作圖來實現產品銷量分析，并可視化

第四部分：數據挖掘基礎 目的：掌握數據挖掘標準流程

1、數據挖掘概述

2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）? 商業理解 ? 數據準備 ? 數據理解 ? 模型建立 ? 模型評估 ? 模型應用

3、數據挖掘常用任務與算法

案例：用大數據實現精準營銷的項目過程

第五部分：數據理解和數據準備

目的：掌握數據預處理的基本環節，以及Python的實現

1、數據預處理

? 異常值處理：3σ準則，IQR準則 ? 缺失值插補：均值、拉格朗日插補 ? 數據篩選/抽樣 ? 數據的離散化處理 ? 變量變換、變量派生

2、數據的基本分析

? 相關分析：原理、公式、應用 ? 方差分析：原理、公式、應用 ? 卡方分析：原理、公式、應用 ? 主成分分析：降維

案例：用Python實現數據預處理及數據準備

第四部分：分類預測模型實戰

1、常見分類預測的模型與算法

2、如何評估分類預測模型的質量 ? 查準率 ? 查全率 ? ROC曲線

3、邏輯回歸分析模型 ? 邏輯回歸的原理 ? 邏輯回歸建模的步驟 ? 邏輯回歸結果解讀

案例：用sklearn庫實現銀行貸款違約預測

4、決策樹模型

? 決策樹分類的原理 ? 決策樹的三個關鍵問題 ? 決策樹算法與實現 案例：電力竊漏用戶自動識別

5、人工神經網絡模型（ANN）? 神經網絡概述 ? 神經元工作原理

? 常見神經網絡算法（BP、LM、RBF、FNN等）案例：神經網絡預測產品銷量

6、支持向量機（SVM）? SVM基本原理 ? 維災難與核心函數

案例：基于水質圖像的水質評價

7、貝葉斯分析 ? 條件概率 ? 常見貝葉斯網絡

第五部分：數值預測模型實戰

1、常用數值預測的模型 ? 通用預測模型：回歸模型

? 季節性預測模型：相加、相乘模型 ? 新產品預測模型：珀爾曲線與龔鉑茲曲線

2、回歸分析概念

3、常見回歸分析類別

第六部分：聚類分析（客戶細分）實戰

1、客戶細分常用方法

2、聚類分析（Clustering）? 聚類方法原理介紹及適用場景 ? 常用聚類分析算法 ? 聚類算法的評價

案例：使用SKLearn實現K均值聚類 案例：使用TSNE實現聚類可視化

3、RFM模型分析

? RFM模型，更深入了解你的客戶價值 ? RFM模型與市場策略 案例：航空公司客戶價值分析

第七部分：關聯規則分析實戰

1、關聯規則概述

2、常用關聯規則算法

3、時間序列分析

案例：使用apriori庫實現關聯分析 案例：中醫證型關聯規則挖掘

第八部分：案例實戰（學員主導，老師現場指導）

1、電商用戶行為分析及服務推薦

2、基于基站定位數據的商圈分析

結束：課程總結與問題答疑。

第三篇：讀《數據挖掘與數據化運營實戰》有感

讀《數據挖掘與數據化運營實戰》有感

近幾年來“云計算”一詞剛被各大科技公司炒得熱火朝天的，這“云計算”還沒走遠，“大數據”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推廣起“大數據”來了。于是乎，本書也將針對這一熱點技術，向讀者闡述了什么是大數據，什么是數據挖掘，如何實戰運用。書中列舉了很多“高大上”的理論公式、專業名稱、實戰圖表，說實話，我也沒耐得下性子一一仔細專研，只是從廣義地角度去通讀了全書，了解到該書反映的現實中企業如何運用大數據分析來實現營銷獲利的。

這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大數據時代進行了闡述和厘清，作者圍繞“要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果”三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。

如作者所言“大數據開啟了一次重大時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們看清微生物一樣，大數據要改變的是，我們的生活方方面面以及理解世界的方式”。比如，谷歌通過全球搜索分析，比國際疾病控防中心更早更準地預測了流感爆發。

在思維變革部分，作者講述的重點是：樣本=總體，我們需要對全部數據的占有和分析；因此，數據缺乏時代的精確性不必執迷，接受混雜基于大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效；樣本推斷的因果關系不重要了，知道“是什么”的相關關系，或者結果就可以了。

而讀完本書，對于我自己最受用的是什么呢？就是“大數據分析”這個理念，鑒于數據化營銷在當今大數據時代已經是眾多現代企業的普遍經營戰略，熟悉掌握數據挖掘與數據分析的人才，是企業之中的寶貴財富。如果有時間我也將會細讀和鉆研書中的數據挖掘與分析技術，掌握并精通，學習數據挖掘可以從企業不同層面的人的視角去分析企業的運營情況，通過預警和預測分析，為企業的經營決策提供支持，因為：數據不會騙人。

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：數據倉庫與數據挖掘學習心得.

數據倉庫與數據挖掘學習心得

通過數據倉庫與數據挖掘的這門課的學習,掌握了數據倉庫與數據挖掘的一些基礎知識和基本概念,了解了數據倉庫與數據庫的區別。下面談談我對數據倉庫與數據挖掘學習心得以及閱讀相關方面的論文的學習體會。

《淺談數據倉庫與數據挖掘》這篇論文主要是介紹數據倉庫與數據挖掘的的一些基本概念。數據倉庫是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合。主題是數據數據歸類的標準,每個主題對應一個客觀分析的領域,他可為輔助決策集成多個部門不同系統的大量數據。數據倉庫包含了大量的歷史數據,經集成后進入數據倉庫的數據極少更新的。數據倉庫內的數據時間一般為5年至10年,主要用于進行時間趨勢分析。數據倉庫的數據量很大。

數據倉庫的特點如下:

1、數據倉庫是面向主題的;

2、數據倉庫是集成的,數據倉庫的數據有來自于分散的操作型數據,將所需數據從原來的數據中抽取出來,進行加工與集成,統一與綜合之后才能進入數據倉庫;

3、數據倉庫是不可更新的,數據倉庫主要是為決策分析提供數據,所涉及的操作主要是數據的查詢;

4、數據倉庫是隨時間而變化的,傳統的關系數據庫系統比較適合處理格式化的數據,能夠較好的滿足商業商務處理的需求,它在商業領域取得了巨大的成功。

作為一個系統,數據倉庫至少包括3個基本的功能部分:數據獲取:數據存儲和管理;信息訪問。

數據挖掘的定義:數據挖掘從技術上來說是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識的過程。

數據開采技術的目標是從大量數據中,發現隱藏于其后的規律或數據間的的關系,從而服務于決策。數據挖掘的主要任務有廣義知識;分類和預測;關聯分析;聚類。

《數據倉庫與數據挖掘技術在金融信息化中的應用》論文主要通過介紹數據額倉庫與數據挖掘的起源、定義以及特征的等方面的介紹引出其在金融信息化中的應用。在金融信息化的應用方面,金融機構利用信息技術從過去積累的、海量的、以不同形式存儲的數據資料里提取隱藏著的許多

重要信息,并對它們進行高層次的分析,發現和挖掘出這些數據間的整體特征描述及發展趨勢預測,找出對決策有價值的信息,以防范銀行的經營風險、實現銀行科技管理及銀行科學決策。

現在銀行信息化正在以業務為中心向客戶為中心轉變6銀行信息化不僅是數據的集中整合,而且要在數據集中和整合的基礎上向以客為中心的方向轉變。銀行信息化要適應競爭環境客戶需求的變化,創造性地用信息技術對傳統過程進行集成和優化,實現信息共享、資源整合綜合利用,把銀行的各項作用統一起來,優勢互補統一調配各種資源,為銀行的客戶開發、服務、綜理財、管理、風險防范創立堅實的基礎,從而適應日益發展的數據技術需要,全面提高銀行競爭力,為金融創新和提高市場反映能力服務。沃爾瑪利用信息技術建設的數據倉庫,在1997年圣誕節進行市場技術建立的數據倉庫,即分析顧客最可能一起購買那些商品,結果產生了經典的“啤酒與尿布”的故事,這便是借助于數據倉庫系統