1.数据挖掘
1. 概要部分
1.1. 基本概念
定义：从现有的大量数据中，撷取不明显、之前未知、可能有用的信息。 目标：
建立决策模型。
根据过去的行动预测未来行为。
1.2. 发展历程
数据搜集 -> 数据查询 -> 数据统计 -> 数据分析
1.3. KDD
步骤：
Attribute selection：字段选择
Data cleaning：数据清洗
数据污染 Pollution：录入错、数据不是最新（模式比对算法 Pattern Recognition）
缺乏领域一致性 Lack of domain consistency
Attribute enrichment：字段扩充（特征工程）
可以分为外部扩充和内部扩充
别的地方数据要很容易整合到原始数据中，这一点是必须的
Data coding：数据编码（让数据更适合做挖掘）
移除某些列（也可以在字段选择时做）：和目标的关系不密切、信息量不够
没有标准做法，如何找到一个最佳用于挖掘的结果
最后一个步骤：Perform Flatting Operation（摊平运算），近似于特征二值化
归户：一个客户只能有一笔数据
Data mining：数据挖掘
Reporting：报告
前四个阶段（1~4）是整理挖掘所需的输入，又称为 Data Warehousing，又称作数据预处理、建数据仓库。 实际上数据预处理可能开销 60% ~ 80% 的时间，最重要。
1.4. 产业标准
CRISP-DM
IBM SPSS
SEMMA
SAS EM
CRISP-DM全称：Cross Industry Standard Process for Data Mining
Business Understanding（商业理解，定题目）
Data Understanding（了解数据）
Data Preparaion（数据准备，最耗时间的步骤）
Modeling（建模）
Evaluation（模型评估）
Deployment（发布）
SEMMA全称（直接和数据处理相关）：Sample, Explore, Modify, Model, Assets
2. 数据挖掘技术
描述性统计
可视化技术
案例为本的学习
2.1. 描述性统计
最佳优惠定价
客单价：代表一个顾客一次来店消费的总金额 商家手段：互补品摆放、捆绑消费
Naive Predictions：天真预测，比较简单的描述性统计，使用，其中 为该用户会做这个事的概率，为不会做的概率，完全根据目标字段的概率直接计算。这种计算方法可以当做我们分析的准确度的基础模型，模型最终分数必须比这个值要高，低了模型不可用。
2.2. 挖掘模型
2.2.1. 分类
描述性数据挖掘（非监督学习）：Descriptive Data Mining
关联规则：Association Rules——哪些事件一起出现（电商、虚拟卖场适用）
Apriori
FP-Growth
序列模式：Sequential Patterns——哪些事件循序出现（实体卖场适用）
AprioriAll
聚类分析：Cluster Analysis——客户分群
「阶层式」Single Linkage, Average Linkage, Complete Linkage
「分割式」K-Means
「分割式」Kohonen Self Organizing Maps（SOM）
「分割式」Two-Step
预测性数据挖掘（监督学习）：Predictive Data Mining
分类：Classification
贝叶斯网络：Bayes Net
逻辑回归：Logistic Regresion
决策树：Decision Tree
神经网络：Neural Network
支持向量机：Support Vector Machine
K-最近邻：K-nearest Neighborhood
预测：Prediction
线性回归：Linear Regression
时间序列：Time Series
决策树：Decision Tree
神经网络：Neural Network
支持向量机：Support Vector Machine
K-最近邻：K-nearest Neighborhood
2.2.2. 重量级站点
比较常用的，里面有DataSet（数据集）页面下载相关页面。
UCI KDD Archive
数据量不大的站点
如果数据量比较大，上Kaggle
这个站点是要为企业解决问题的
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这有帮助吗？