编辑导读:数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量不完整、有噪声、模糊、随机数据中的信息的过程。本文作者重点介绍数据挖掘，希望对你有所帮助。
豆豆和花花开了一家花店。豆豆告诉花花，“情人节快到了。我们店里需要准备什么样的情人节花束？”每种花束需要准备多少？......”花花回答道，“按照客户分类，大致可以分为8类，比如自信示爱、甜心、银河之恋等。前三类去年卖得很好，今年我们需要提供比去年多30%的花束。豆豆说:“鲜花的保质期极短，多出来的鲜花只能从30%降到10%，既能控制成本，又能积累口碑……”
上述案例中，花花在制定采购计划时，首先对客户进行分类。在数据挖掘领域，可以使用无监督模型(如k-means)，分类模型(如KNN、决策树、逻辑回归等。)也可用于对用户进行分组。鲜花预测“今年的花束需要比上一年高出30%”。在数据挖掘领域，回归模型可以用来预测。
接下来，我将和你谈谈数据挖掘。
01 机器学习与数据挖掘的区别与联系1.1 概念首先我们总结一下机器学习和数据挖掘的定义:数据挖掘是指通过算法从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中寻找隐藏信息的过程。换句话说，数据挖掘试图从海量数据中找到有用的信息。
机器学习是一种从数据中自动分析并获取规则的算法，并利用规则来预测未知数据。也就是说，机器学习就是把现实生活中的问题抽象成数学模型，用数学方法求解数学模型，从而解决现实生活中的问题。
1.2 联系与区别1.2.1联系数据挖掘受多门学科的影响，包括数据库、机器学习、统计学、领域知识和模式识别。简而言之，对于数据挖掘，数据库提供数据存储技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。
统计学往往忽略了实际效用，痴迷于理论之美。所以统计学提供的技术大部分需要在机器学习领域进一步研究，成为机器学习算法后才能进入数据挖掘领域。在这方面，统计学主要通过机器学习来影响数据挖掘，而机器学习和数据库是数据挖掘的两大支撑。简而言之，机器学习为数据挖掘提供了解决实际问题的方法。算法在数据挖掘中的成功应用表明，机器学习对于算法研究具有实际应用价值。
1.2.2差异
在数据分析方面，大部分数据挖掘技术都来自于机器学习，但是机器学习研究并没有把海量数据作为处理对象。所以数据挖掘需要对算法进行改造，使算法性能和空占用率能够实用。同时，数据挖掘有其独特的内容——关联分析。
至于数据挖掘和模式识别，在概念上是有区别的。数据挖掘重在发现知识，模式识别重在理解事物。
简而言之，机器学习关注的是相关机器学习算法的理论研究和算法改进，更具有理论性和学术性。数据挖掘注重用算法或其他模式解决实际问题，更倾向于实践和应用。
02 机器学习的分类机器学习的方法是基于数据生成的“模型”的算法，也称为“学习算法”。机器学习方法包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习是指对数据和标签的某些特征之间的关系进行建模的过程。其主要目标是从已标记的训练数据中学习模型，从而预测未知或未来的数据。以用户是否会再次买花为例，我们可以利用监督学习算法在标签数据上(标签是否正确)训练模型，然后利用模型预测新用户是否属于粘性用户。
标记为离散值的监督学习任务称为“分类任务”，比如上面用户是否会再次买花的例子。常用的分类模型包括KNN、决策树、逻辑回归等。
标记为连续值的监督学习任务称为“回归任务”，例如根据历史数据预测未来的销售。常用的回归模型有线性回归、非线性回归和岭回归。
注:机器学习领域的预测变量通常称为特征，而响应变量通常称为目标变量或标签。
2.2 无监督学习无监督学习是指在没有任何标签的情况下对数据特征进行建模，通常被认为是一个“让数据自我介绍”的过程。也就是说，通过无监督学习，我们可以在没有目标变量或奖励函数指导的情况下，探索数据结构以提取有意义的信息。这类模型包括“聚类任务”和“降维任务”。其中，聚类算法可以将数据分成不同的组，而降维算法则追求更简洁的方式来表示数据。
2.3 半监督学习半监督学习方法介于监督学习和非监督学习之间，通常在数据不完整的情况下使用。
2.4 强化学习强化学习不同于监督学习。它把学习看成是一个试错的过程，通过试错学习，与环境的互动已经作为一种评价得到了奖励和惩罚。也就是说，它强调的是如何根据环境来行动，使预期收益最大化。此时系统通过自身的状态和动作进行学习，从而改进行动方案以适应环境。
03 数据挖掘建模过程考虑到数据本身，数据挖掘的建模过程通常需要六个步骤:理解业务、理解数据、准备数据、建立模型、评估模型、部署模型。
理解业务是数据挖掘最重要的部分。在这个阶段，我们需要定义业务目标，评估业务环境，确定采矿目标并生成项目计划。简单来说，针对不同的业务场景，需要了解挖掘的目标是什么，需要达到什么样的效果。用白话文来说，就是你真正想做的事情。
还是以花店为例，为了增加销量，店员可以帮助顾客快速找到自己感兴趣的花束，同时附上一个可以接受的小饰品，比如花瓶、零食、香水等等，同时保证用户体验。
3.2 理解数据是数据挖掘过程的“原材料”。在数据理解的过程中，我们需要知道有哪些数据，这些数据的特征是什么。通过对数据的描述和分析，我们可以得到数据的特征。其中，了解哪些数据决定了后期工作的顺利进行，就显得尤为重要。例如，与花店相关的数据:
1)鲜花数据:花名、花类、购买时间、购买数量、购买金额等。
2)运营数据:运营时间、预定时间、预定类别、预定人数等。
3)其他数据:是否是节假日、用户口碑、竞争对手动向、天气情况等。
3.3 准备数据在数据准备阶段，我们需要清理、重建和合并数据。选择要分析的数据，对不符合模型输入要求的数据进行标准化处理。主要是为建模准备数据，可以从数据预处理、特征提取、特征选择等方面梳理如下:1)缺失值:由于个人隐私或设备故障，某些观测值在一定纬度上缺失，通常称为缺失值。缺失值的存在可能导致模型结果出现误差，可以考虑删除、模式或均值填充来解决缺失值。
2)离群点:由于远离正态样本的观测点，它们的存在也会影响模型的精度。可以通过象限图或者3sigma(正态分布)来判断。如果是，可以删除或者单独处理。
3)维度不一致:模型容易受到不同维度的影响，需要通过标准化方法(通常是归一化、规格化等方法)对数据进行转换。
4)维数灾难:当数据集包含数百甚至数千万个变量时，往往会增加模型的复杂度，从而影响模型的运行效率，因此需要使用方差分析、相关性分析、主成分分析等手段实现降维。
3.4 建模型通常，预处理将占据整个数据挖掘过程的80%左右。在保持数据“干净”的前提下，需要选择合适的模型。以下是常用的机器算法。1)分类模型:KNN、决策树、逻辑回归等。
2)回归模型:线性回归、岭回归、支持向量回归等。
3)无监督模型:k-means等。
数据挖掘中的大多数模型都不是专门为解决某个问题而设计的，而且模型之间也不是互斥的。不能说一个问题只能用一个模型，其他都不能用。一般来说，某个数据分析项目没有所谓的最佳模型。在最终决定选择哪个型号之前，各种型号都要试，然后选择一个更好的。各种模式在不同环境下的优缺点会有所不同。
3.5 评估模型评估阶段主要是对建模结果进行评估，目的是选择最佳模型，使这个模型能够更好地反映数据的真实性。不是每个模型都能满足我们的目标。分析结果不佳的原因，偶尔回到之前的步骤重新定义挖掘过程。例如，对于决策树或逻辑回归，即使它在训练集中表现良好，但在测试集中的结果很差，这表明模型存在过拟合。
3.6 模型部署模型的建立需要解决实际问题，还包括模型的监督、报告生成、再评估等过程。很多时候，spss，python，R等。通常用于建模。在建模过程中，只考虑模型的可用性。在生产环境中，通常使用Java或C++等语言来重写模型，从而提高运行性能。
祝大家情人节快乐！
作者:猫耳，专注数据分析；“数据创造者联盟”成员。
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