時間序列數(shù)據(jù)挖掘類型

數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學科的產(chǎn)物，涉及統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、機器學習、人工智能和模式識別。數(shù)據(jù)挖掘方法太復雜，無法按照來源分類，不容易理解和記憶。根據(jù)其目的，數(shù)據(jù)挖掘方法分為預測和描述類：預測和監(jiān)督學習。預測分析是指用一個或多個自變量來預測因變量的值，從歷史數(shù)據(jù)中學習作為訓練集，建立模型，然后將這個模型應用于當前數(shù)據(jù)來推斷結(jié)果。以客戶違約作為預測分析的研究場景，客戶是否會違約是因變量，我們可以根據(jù)客戶的性別、年齡、收入、工作經(jīng)濟狀況、歷史信用狀況等進行預測。衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力，識別高價值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。時間序列數(shù)據(jù)挖掘類型

數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術在電商行業(yè)中的應用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，為電商企業(yè)提供的用戶畫像和產(chǎn)品推薦，從而提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率和留存率。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商企業(yè)進行市場分析和競爭對手分析，為企業(yè)提供更加科學的決策依據(jù)。金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要應用領域之一。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風險評估等數(shù)據(jù)，為金融機構(gòu)提供更加的風險控制和客戶管理。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機構(gòu)進行市場分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學的投資策略和風險管理方案。零售數(shù)據(jù)挖掘工具了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。

    注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協(xié)同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協(xié)同過濾之外，還有基于內(nèi)容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協(xié)同過濾這種方法的思想。亞馬遜網(wǎng)站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網(wǎng)絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數(shù)情況下，這相當于將一組數(shù)據(jù)傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數(shù)據(jù)的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數(shù)據(jù)中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。

    但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數(shù)后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數(shù)估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關性分析結(jié)果，采用R語言中的glmnet包實現(xiàn)的LASSO算法對關鍵詞搜索數(shù)據(jù)進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數(shù)會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數(shù)的變量就是越重要的解釋變量［12-13］。本文選取平均***誤差（MAE）作為評價指標，通過交叉驗證得到**優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關系如圖1所示。圖1中左側(cè)虛線是**佳Lambda取值（065）。前沿技術和優(yōu)秀人才，保證技術先進性；

數(shù)據(jù)挖掘源于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識，簡稱為KDD，這個概念先在1989年的第11屆國際聯(lián)合人工智能學術會議上被提出。為了避免混淆，F(xiàn)ayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一個論文集中重新定義了KDD和數(shù)據(jù)挖掘的概念并進行了區(qū)分。數(shù)據(jù)挖掘是在可接受的計算時間內(nèi)通過特定的算法生成特定模式的一個步驟。因此，在研究領域一般稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，而在工程領域被稱為數(shù)據(jù)挖掘?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的發(fā)展水平相當于數(shù)據(jù)庫技術在70年代的水平，在理論和方法上需要更多的指導和支持，才能夠更的應用到實際中。數(shù)據(jù)挖掘可以用于描述性的挖掘任務和預測性的挖掘任務。在很多情況下，用戶并不知道哪種模式是有趣的，因此需要探索多種不同的模式以找到自己感興趣的模式。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應該能夠發(fā)現(xiàn)各種粒度的模式，并允許用戶進行指導或聚焦搜索有趣的模式。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。自動數(shù)據(jù)挖掘怎么用

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