描述性的，無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí),，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集,，找出潛在的模式并進(jìn)行分類。描述性分析是一個(gè)無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程,。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同,，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒(méi)有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷數(shù)據(jù)分類是否正確,。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時(shí)長(zhǎng),，對(duì)建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高,。在數(shù)據(jù)挖掘建模中,，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營(yíng)銷預(yù)測(cè)模型中客戶是否回復(fù),，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則,。這個(gè)規(guī)則可能是在收到營(yíng)銷消息后的三天內(nèi)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并生成訂單?；跁r(shí)序預(yù)測(cè)引擎,，幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補(bǔ)性,。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動(dòng)之前,，您可以檢查此類行動(dòng)對(duì)公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具,。這可以幫助您探索數(shù)據(jù),，找出哪些變量對(duì)解決問(wèn)題更重要，并找出異常值和相互影響的變量,。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程,。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法,。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法的延伸和延續(xù),。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法都建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上,，預(yù)測(cè)精度尚可，但用戶要求很高,。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng),，我們只能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，用相對(duì)簡(jiǎn)單固定的方法來(lái)完成同樣的功能,。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計(jì)和技術(shù)的一種應(yīng)用,，它把這些先進(jìn)復(fù)雜的技術(shù)綜合起來(lái)，使人們不必自己掌握這些技術(shù)就可以執(zhí)行相同的功能,，而更專注于自己要解決的問(wèn)題,。零售數(shù)據(jù)挖掘快速：分布式計(jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果,！

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券,，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說(shuō)的是,，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣,，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳,?；趦?nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦,，和基于用戶行為的個(gè)性化推薦,。基于用戶行為的推薦,，會(huì)有基于物品的協(xié)同過(guò)濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)兩種,。而協(xié)同過(guò)濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初,，沒(méi)有那么大量的數(shù)據(jù),。所以這個(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法?；趦?nèi)容的推薦一般來(lái)說(shuō),，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入專家的知識(shí)來(lái)建立起商品的信息知識(shí)庫(kù),，建立商品之間的相關(guān)度,。比如，汽車之家的所有的車型,，包括了汽車的各種性能參數(shù),；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格,。在內(nèi)容的推薦過(guò)程中，只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況：例如用戶正在看一個(gè)20萬(wàn)左右的大眾轎車,，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù),，來(lái)找到另外幾輛與這輛車相似的車來(lái)推薦給用戶。一般來(lái)說(shuō),。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析并獲取規(guī)則,，并利用規(guī)則預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說(shuō),，機(jī)器學(xué)習(xí)就是把現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題抽象成一個(gè)數(shù)學(xué)模型,，用數(shù)學(xué)方法求解這個(gè)數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題,。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響,，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí),、統(tǒng)計(jì)學(xué),、領(lǐng)域知識(shí)和模式識(shí)別。簡(jiǎn)而言之,，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘,，數(shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù),。統(tǒng)計(jì)學(xué)往往忽略了實(shí)際效用,，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的大部分技術(shù),，必須在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究,，成為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,。數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法和工具,，如聚類、分類,、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，以及數(shù)據(jù)可視化技術(shù),。

也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問(wèn)題,。在早期團(tuán)隊(duì)資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗(yàn),？如果給用戶的推薦千篇一律,、沒(méi)有亮點(diǎn)，會(huì)使得用戶在一開(kāi)始就對(duì)產(chǎn)品失去了興趣,，放棄使用,。所以冷啟動(dòng)的問(wèn)題需要上線新產(chǎn)品認(rèn)真地對(duì)待和研究,。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來(lái)的時(shí)候,，如果沒(méi)有他在應(yīng)用上的行為數(shù)據(jù),，也無(wú)法預(yù)測(cè)其興趣。另外,，當(dāng)新商品上架也會(huì)遇到冷啟動(dòng)的問(wèn)題,，沒(méi)有收集到任何一個(gè)用戶對(duì)其瀏覽，點(diǎn)擊或者購(gòu)買的行為,，也無(wú)從判斷將商品如何進(jìn)行推薦,。所以在冷啟動(dòng)的時(shí)候要同時(shí)考慮用戶的冷啟動(dòng)和物品的冷啟動(dòng)。我總結(jié)了并延伸了項(xiàng)亮在《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》中的一些方法,，可以參考：a.提供熱門內(nèi)容,，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門的內(nèi)容優(yōu)先推給用戶,。b.利用用戶注冊(cè)信息,，可以收集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些特征，如性別,、國(guó)籍,、學(xué)歷、居住地來(lái)預(yù)測(cè)用戶的偏好,，當(dāng)然在極度強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)的,，注冊(cè)過(guò)程的過(guò)于繁瑣也會(huì)影響到用戶的轉(zhuǎn)化率，所以另外一種方式更加簡(jiǎn)單且有效,，即利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)授權(quán)登陸,，導(dǎo)入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時(shí)收集對(duì)物品的反饋,，了解用戶興趣,，推送相似的物品。d.在一開(kāi)始引入專家知識(shí),，建立知識(shí)庫(kù),、物品相關(guān)度表。使用RFM客戶價(jià)值分析器,，衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力,。物流數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)

強(qiáng)大，快捷,，零門檻,。沒(méi)有紛亂的按鈕，沒(méi)有繁瑣的步驟,，沒(méi)有復(fù)雜的設(shè)置,，小白級(jí)操作,。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

在構(gòu)建手機(jī)銀行的功能集時(shí)，我們需要采用對(duì)象視角,。例如,，在手機(jī)銀行的營(yíng)銷響應(yīng)模型中，手機(jī)銀行的特征應(yīng)該反映對(duì)象的成本收益變量,。比如年齡反映了使用手機(jī)銀行和去實(shí)體渠道的成本,。當(dāng)建模者意識(shí)到標(biāo)簽是主觀的，他會(huì)對(duì)標(biāo)簽的選擇更加慎重,；只有認(rèn)識(shí)到進(jìn)入模具的特征來(lái)自于對(duì)象,，才能從對(duì)象的角度更高效地構(gòu)建特征集。首先我們來(lái)總結(jié)一下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的定義：數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量不完整的,、有噪聲的,、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程,。換句話說(shuō),，數(shù)據(jù)挖掘試圖從海量數(shù)據(jù)中找到有用的信息。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司辦公設(shè)施齊全,，辦公環(huán)境優(yōu)越,，為員工打造良好的辦公環(huán)境。致力于創(chuàng)造的產(chǎn)品與服務(wù),，以誠(chéng)信,、敬業(yè)、進(jìn)取為宗旨,，以建暖榕,暖榕智能產(chǎn)品為目標(biāo),，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。公司堅(jiān)持以客戶為中心,、人工智能理論與算法軟件開(kāi)發(fā),，大數(shù)據(jù)服務(wù)，軟件即服務(wù)（SaaS）,，數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案,，經(jīng)營(yíng)性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù)，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù),，信息技術(shù)咨詢服務(wù),，社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng),。】市場(chǎng)為導(dǎo)向,，重信譽(yù),，保質(zhì)量,，想客戶之所想，急用戶之所急,，全力以赴滿足客戶的一切需要,。自公司成立以來(lái)，一直秉承“以質(zhì)量求生存,，以信譽(yù)求發(fā)展”的經(jīng)營(yíng)理念,，始終堅(jiān)持以客戶的需求和滿意為重點(diǎn)，為客戶提供良好的暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),，數(shù)據(jù)分析SaaS工具,，數(shù)據(jù)挖掘解決方案，從而使公司不斷發(fā)展壯大,。

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