首页 > 知识库 > 正文

描述数据挖掘包含哪些步骤?

以下推荐一些从入门到精通—关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL 必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL(第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》(贾俊平,何晓群,金勇进著):统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。《Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。《Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书www.shufadashi.com防采集。

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,...

什么是数据挖掘数据挖掘(datamining),又称为数据库中的知识发现(knowledgediscoveryindatabase,kdd),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的web页面,则是信息检索(informationretrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。[编辑本段]数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战,来自不同学科的研究者汇集到一起,开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上,在数据挖掘领域达到*。特别地是,数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。[编辑本段]数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):·分类(classification)·估值(estimation)·预言(prediction)·相关性分组或关联规则(affinitygroupingorassociationrules)·聚集(clustering)·描述和可视化(descriptionandvisualization)·复杂数据类型挖掘(text,web,图形图像,视频,音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。·间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。·分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘3)各种分析方法的简介·分类(classification)首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。例子:a.信用卡申请者,分类为低、中、高风险b.分配客户到预先定义的客户分片注意:类的个数是确定的,预先定义好的·估值(estimation)估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。例子:a.根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数b.根据购买模式,估计一个家庭的收入c.估计realestate的价值一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(score0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。·预言(prediction)通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。·相关性分组或关联规则(affinitygroupingorassociationrules)决定哪些事情将一起发生。例子:a.超市中客户在购买a的同时,经常会购买b,即a=>b(关联规则)b.客户在购买a后,隔一段时间,会购买b(序列分析)·聚集(clustering)聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。例子:a.一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病b.租vcd类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,"哪一种类的促销对客户响应最好?",对于这一类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。·描述和可视化(descriptionandvisualization)是对数据挖掘结果的表示方式。

如果你认识“圈内”的熟人,那么恭喜你,你将在货源选择上节省大量的时间和金钱成本,如果可以你甚至可以根据自己的想法让他们为你设计产品,没办法,有人脉确实能给赢在起跑线上。然后,你选择两三件产品着重打造,力求能够打造成爆款。如果你资金量可以,你需要开直通车测款,测试的商品数大约是9件,筛选出数据好的三件。你需要测款5天,每天测款的花费大约500元。如果你不舍得花钱,那就简单粗暴点:直接上架。中间省去开店的技巧与及对市场的分析、流行趋势的分析、店铺的装修等过程。我们直接来到商品上架前的准备上:首先,那要有一个单反相机(别拿卡片机充数),你需要懂一些摄影的知识,网上有教程,但是稍微专业点估计就要收费了。然后是你一个人解决不了的问题,得找个模特呀,有时候还要多找几个。当然,你说你不卖非标品,不需要模特。那行,短视频你就不需要拍了吗?自拍能解决问题?图片拍好了,你需要了解一下ps,一定是pa哈,别的美图软件就别想滥竽充数了,如果要自学,大约需要一个月的时间。剪辑短视频可以用快剪辑试试,这个门槛低,恭喜你,半天基本上就能上手了。等你照片处理好,描述写好,上架宝贝,这时候注意,宝贝的描述特别重要,这相当于销售文案一样重要,所有购买者,第一接触的就是你宝贝的描述,所以能吸引住消费者的注意力和建立信任感很重要,所以你需要知道如何写超有吸引力超有信任感的文案!当然这其中也包含了很多销售技巧的事情,包括消费者心理引导,信任感建立,友情策略(送的东西)等等一系列。宝贝终于可以上架了,运营的知识不知道学会了没?直通车你敢烧钱开吗?宝贝的标题你会优化吗?店铺的诊断你学会了吗?详情页的文案你会写作吗?站外推广你不打算做吗?如果宝贝多,你真的要打算将所有的步骤都亲力亲为吗?好吧,假设你都行,当你正在写文案的时候,往往上面“叮咚”一声,你难道不去回复吗?事实是:即便上是自己正在高速路上开车听到“叮咚一声”也要踩刹车去回复。没办法,人在淘宝混,回复必须及时,要不我的权重怎么办。假设以上的步骤你又做的很好,销量什么的都很好,你以为你就可以坐等收钱了?不,等待你的是通宵达旦的发货、填单,如果你的打印机出了状况,那你就准备处理差评吧,毕竟第二天不能发货已经算是在挑战用户的耐心了。差评不说了,十个差评毁掉一个店铺的说法也不是危言耸听。店主可以拜一下关二爷,希望能够避免被职业差评师盯上吧(虽然少,但还是有的)。如果所有的一切你都度过了,恭喜你,你成功了。如果你坚持了半年,恭喜你你又成功了一步。如果你坚持了一年,你可能成功的躺进了医院。一个人经营店铺每天不熬夜到凌晨是不现实的,天天这样高负荷的工作不生病也是不科学的。一个人做淘宝的想法可以理解,但是并不现实,你听到有人单独开店成功,但是有更多的人失败。你可能经过自己的努力实现了店铺的盈利,但是牺牲掉的是自己的健康与亲情。这就是一个人开淘宝为什么会必死无疑!要真想做淘宝可以私信我我教你内容来自www.shufadashi.com请勿采集。

声明:本网内容旨在传播知识仅供参考,不代表本网赞同其观点,文字及图片版权归原网站所有。

你可能还关注
热门推荐
今日推荐 更多