大数据挖掘常用的方法有哪些?

大数据挖掘常用的方法有哪些~

1.基于历史的MBR分析
基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。
MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。
MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2.购物篮分析
购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起?商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
1. 选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
2. 经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。
3. 克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。
3.决策树
决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4.遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5.聚类分析
聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6.连接分析
连接分析(Link Analysis)是以数学中之图形理论(graph theory)为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7.OLAP分析
严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8.神经网络
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9.判别分析
当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical)，而自变量(预测变量)为定量(metric)时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成，则称之为多元判别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。
a. 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。
b. 检定各组的重心是否有差异。
c. 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
d. 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
10.逻辑回归分析
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零;当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

方法1.Analytic Visualizations(可视化分析)
无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。
方法2.Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。
方法3.Predictive Analytic Capabilities(预测分析能力)
数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
方法4.semantic engine(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。
方法5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和主数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。
关于大数据挖掘方法有哪些，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，希望这篇文章可以为您提供帮助。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。

1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

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谢家集区17529237155： 大数据挖掘的渠道有哪些?那些方法比较精准? - ？
烛逸阿诺： 这个我最清楚了.大数据因为数据基数很大,具有普遍性,那么利用大数据就可以做市场分析,同时也可以将个人的所有数据信息进行归纳总结而得出个性化的数据,这样就可以达到精准营销的目的了.现在很多公司都涉足大数据领域,就拿广州的招商快车来说吧,建立了dmp大数据平台,从而全面推进全渠道精准营销业务的发展,效果惊人

谢家集区17529237155： 大数据掘金之中的数据分析方法不哪些 - ？
烛逸阿诺： 数据挖掘最常见的十种方法:1、基于历史的MBR分析(Memory-Based Reasoning;MBR) 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较.2、购物篮...

谢家集区17529237155： 数据挖掘技术主要包括哪些 - ？
烛逸阿诺： 数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中. 1、决策树技术. 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术.在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成...

谢家集区17529237155： 数据挖掘的数据分析方法有哪些？
烛逸阿诺： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘. ①分类.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划...

谢家集区17529237155： 有哪些常用的数据挖掘技术? - ？
烛逸阿诺： 各种统计方法,比如假设检验,方差分析,回归分析,逻辑回归,聚类分析,因子分析等等,还有关联规则,决策树,支持向量机,神经网络,朴素贝叶斯等等好多呢.

谢家集区17529237155： 大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些 - ？
烛逸阿诺： PEST分析法PEST分析理论主要用于行业分析.PEST分析法用于对宏观环境的分析.宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量. 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析. 2.逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析.逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等.逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展. 把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关.

谢家集区17529237155： 数据挖掘常用的技术和方法有哪些,请详细一点,谢谢 - ？
烛逸阿诺： 数据挖掘问题类型 对应的技术 ①数据描述和汇总 ②分群: 聚类、神经网路、可视化 ③概念描述: 规则归纳、概念聚类 ④分类: 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法 ⑤预测: 回归分析、回归树、神经网络、K最近邻、博克斯一詹金斯、遗传算法 ⑥相关分析: 相关分析、回归分析、关联规则、贝叶斯网络、归纳逻辑程序设计、可视化技术

谢家集区17529237155： 利用数据挖掘怎么对数据进行分类 - ？
烛逸阿诺： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘.1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分...

谢家集区17529237155： 需要掌握哪些大数据算法 - ？
烛逸阿诺： 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)