数据挖掘解决了腾讯的哪些实际问题

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数据挖掘解决了腾讯的哪些实际问题~

数据混乱、体系不完整。1、数据挖掘解决了腾讯数据混乱的问题,因为数据挖掘可以使数据变得有条理性,一目了然。2、还解决了体系不完整的问题,数据挖掘可以对腾讯进行体系构架疏导,从而使数据更清晰。

1、分类问题
分类问题归于猜测性的问题,可是它跟普通猜测问题的差异在于其猜测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如55、65、75……)。
举个例子,你和朋友在路上走着,迎面走来一个人,你对朋友说:我猜这个人是个上海人,那么这个问题就归于分类问题;如果你对朋友说:我猜这个人的年龄在30岁左右,那么这个问题就归于后面要提到的猜测问题。
2、聚类问题
聚类问题不归于猜测性的问题,它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓“物以类聚,人以群分”,故得名聚类。
聚类问题简单与分类问题混淆,首要是语言表达的原因,因为咱们常说这样的话:“根据客户的消费行为,咱们把客户分红三个类,第一个类的首要特征是……”,实际上这是一个聚类问题,可是在表达上简单让咱们误解为这是个分类问题。
3、相关问题
说起相关问题,可能要从“啤酒和尿布”说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典事例,也有人说,是为了宣扬数据发掘/数据仓库而假造出来的虚构的“托”。不管怎么,“啤酒和尿布”给了咱们一个启示:世界上的万事万物都有着千丝万缕的联络,咱们要长于发现这种相关。
4、猜测问题
此处说的猜测问题指的是狭义的猜测,并不包含前面阐述的分类问题,因为分类问题也归于猜测。一般来说咱们谈猜测问题首要指猜测变量的取值为连续数值型的状况。
例如天气预报猜测明天的气温、国家猜测下一年度的GDP增长率、电信运营商猜测下一年的收入、用户数等?
关于数据挖掘能解决哪些问题,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

主要侧重解决四类问题,分类、聚类、关联、预测。
数据挖掘是一个高级数据分析师必须掌握的技能,通过建模和算法,数据挖掘能够创造比基础的数据分析更大的价值。
1、分类问题,分类问题是最常见的问题。比如新闻网站,判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻,是体育新闻还是娱乐新闻,这就是一个分类问题,也就是对已知类别的数据进行学习,为新的内容标注一个类别。
2、聚类问题、聚类与分类不同,聚类的类别预先是不清楚的,我们的目标就是要去发现这些类别。聚类的算法比较适合一些不确定的类别场景。比如我们出去玩,捡了一大堆不同的树叶回来,你不知道这些树叶是从什么树上掉落的,但是你可以根据它们的大小、形状、纹路、边缘等特征给树叶进行划分,最后得到了三个较小的树叶堆,每一堆树叶都属于同一个种类。
3、回归问题,简单来说,回归问题可以看作高中学过的解线性方程组。它的最大特点是,生成的结果是连续的,而不像分类和聚类生成的是一种离散的结果。
4、关联问题最常见的一个场景就是推荐,比如,你在京东或者淘宝购物的时候,在选中一个商品之后,往往会给你推荐几种其他商品组合,这种功能就可以使用关联挖掘来实现。


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主要侧重解决四类问题,分类、聚类、关联、预测。数据挖掘是一个高级数据分析师必须掌握的技能,通过建模和算法,数据挖掘能够创造比基础的数据分析更大的价值。1、分类问题,分类问题是最常见的问题。比如新闻网站,判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻,是体育新闻还是娱乐新闻,这就是一个分类问题,也就是...

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