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大数据环境下如何进行数据挖掘

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大数据环境下如何进行数据挖掘?

大数据的核心:数据挖掘。那么大数据环境下如何进行数据挖掘?

工具/原料

  • 互联网

方法/步骤

  1.  什么是数据挖掘?

    是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类:数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式(pattern)和规则(rule)的业务流程。

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  2.  数据挖掘成功的关键是把其结合到业务流程中,并能够促进数据挖掘人员和使用结果的业务用户之间的通信。首先,必须明确,找到合适的业务需求,很多的人员,没有在意这一点,导致解决的是对业务没有帮助的问题。
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  3.  时间帧:

    模型集中的每个变量都有一个与它相关的时间帧,它描述了该变量产生作用的时间段。可以理解为对在过去一段时间的数据的整合,超过这个时间的数据就作废。

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  4.  预测模型:

    很多数据挖掘问题都可以概括为预测问题:基于过去的响应,基于过去的相应,谁将会有相应?基于过去的注销记录,谁有一个不良风险?解决问题最好的办法是限定输入变量严格产生于目标变脸之前。

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  5.  剖析模型:

    剖析,从字面上的理解是,基于人口统计变量,例如:地理位置、性别和年龄等。剖析模型能发现同一条件下的关系,但他们不能指出原因和影响。出于这个原因,剖析模型经常使用客户的人口统计信息作为输入,而把客户行为作为目标,在这种情况下,确定原因和影响更直观。

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  6. 把业务问题转换为数据挖掘问题

    ·选择合适的数据

    ·认识数据

    ·创建一个模型集

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  7. 修复问题数据

    ·转换数据以揭示信息

    ·构建模型

    评估模型

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  8. 部署模型

    评估结果

    重新开始

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