06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？
陈旸
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
美国明尼苏达州一家 Target 百货被客户投诉，这名客户指控 Target 将婴儿产品优惠券寄给他的女儿，而他女儿还是一名高中生。但没多久这名客户就来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。
Target 百货寄送婴儿产品优惠券绝非偶然之举，他们发现妇女在怀孕的情况下，购买的物品会发生变化，比如护手霜会从有香味的改成无味的，此外还会购买大量维生素等保健品。通过类似的关联分析，Target 构建了一个“怀孕预测指数”，通过这个指数预测到了顾客已经怀孕的情况，并把优惠券寄送给她。
那么顾客怀孕与商品之间的关联关系是如何被发现的呢？
实际上他们都是用的 Apriori 算法，该算法是由美国学者 Agrawal 在 1994 年提出的。他通过分析购物篮中的商品集合，找出商品之间的关联关系。利用这种隐性关联关系，商家就可以强化这类购买行为，从而提升销售额。
这就是数据分析的力量，人们总是从数据分析中得到有价值的信息，啤酒和尿布的故事也是个经典的案例。如今在超市中，我们还能看到不少组合的套装打包在一起卖，比如宝洁的产品：飘柔洗发水 + 玉兰油沐浴露、海飞丝洗发水 + 舒肤佳沐浴露等等。
商品的捆绑销售是个很有用的营销方式，背后都是数据分析在发挥作用。
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数据分析的基本概念包括商业智能、数据仓库和数据挖掘。商业智能是基于数据仓库和数据挖掘的过程，通过分析消费行为得到商业价值。数据仓库是数据存储的基础，而数据挖掘则包括分类、聚类、预测和关联分析等任务。数据挖掘的流程包括数据预处理、挖掘和后处理。文章还介绍了元数据和数据元的区别，以及数据挖掘中的关联分析和预测等任务。通过这些基本概念，读者可以了解数据分析的核心内容和流程。数据挖掘的价值在于揭示数据规律，帮助创造更大的商业价值。
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隰有荷分类和聚类有什么区别，感觉不是一个意思吗？作者回复: 不一样的： 分类是已知了 类别，然后看样本属于哪个分类 聚类是不知道有哪些类别，按照 样本的属性来进行聚类，实际上是一种降维方式。 比如你追个女生，你知道女生有 御姐，萝莉，两种类别，你可以判断下 追的这个女生属于 御姐还是萝莉，这个属于分类。 比如你追5000个女生，你也不知道女生都有哪些类别，为了方便，你将5000个女生，按照属性的相似度划分成了5个组，这个属于聚类。先聚成了5类，然后再看每个组的特点，给不同的组取名，比如 “大小姐组”，“小家碧玉组”等等，都是先聚类，然后再判断
2019-08-09857
Conan两题都选A。 追女孩的例子真是一目了然：）作者回复: 哈哈 很多人想让我做一个白话数学基础的介绍，所以我先把这些概念用“追女孩”的例子解释了下
2018-12-2629
皮蛋没太明白聚类和分类区别作者回复: 分类就是已经一些类别，看样本属于什么类别 聚类是不知道类别的情况，把样本划分为几个组（按照样本的特征自动进行划分），然后再观察这些组具有怎样的特征，给这个组取个名字
2019-02-1945
杰之7通过这一节的学习，理解了商业智能，数据仓库，数据挖掘的的原理。一句话，通过对仓库中的数据进行数据挖掘，产生有价值的内容就是商业智能。 在数据挖掘的过程中，有分类，聚类，关联分析，预测四种情况。通过对训练集的训练之后，对测试集进行测试，达到自动分类的作用。物以类聚，通过事物的相似度，进行聚类。通过对商品之间的相关性进行统计计算，就是关联分析。对过去产生的数据，对将可能发生的数据进行预测，就是预测分析。 AA。作者回复: 笔记做的不错
2019-01-294
FORWARD―MOUNT回答问题：如何理解数据挖掘的价值的？ 数据挖掘的价值，其实这是个很大的话题。正因为我做的是数据挖掘的行业，深刻理解一个互联网产品是怎样的一个演变流程，数据如何驱动运营，如何影响决策，最终决定产品走向。这些都是数据挖掘在做支撑。对于电商行业，可以通过数据挖掘引导采购，识别爆款等等，数据挖掘不止赋能于业务部门，更是从公司战略层面给与重大决策支持，以及评估业务上的重大策略效果。作者回复: 不错的理解
2019-01-203
qinggeouye1. A : Knowledge Discovery in DataBase 2. A : Priori Algorithm作者回复: 对的
2019-11-0322- 羊小看AA 类别标签已知，可以分类，生成分类模型，用于判断无分类标签的新数据；类别标签未知，可以聚类，用于将人群分成几组，做用户画像，根据人群的不同特征来做针对性营销。
作者回复: 正确，加油
2019-05-182 - 米可哲大三学生一枚，想要考研，以后从事大佬所教的数据分析方向，有学校的专业推荐吗😁😁
作者回复: 人工智能，具体你要看报考院校的专业设置，比如清华里面计算机系有7个研究所
2019-01-112 
小熊猫A A KDD: knowledge discovery in database 数据挖掘的价值： 世界上的数据实在是太庞大了，各种各样的数据都有，数据挖掘的价值就在于从这些数据中找到我想要的东西，所以首先要确定的是我的目标，我想要什么，带着目的去数据中找寻规律，去挖掘我想要的东西作者回复: 结果正确
2019-01-092- Runing数据挖掘能够从零散的看似无用的信息中提取出有用的价值，这在当今这个数字化时代十分重要。比如分类，能够把一个新的信息归类到已知的不同类型中，比如银行中对客户的信用卡额度评级、企业中对员工奖金评级、医学中对某类病情的诊断等等。聚类能够提取信息中的相似特性，并把具有相似特性的数据归到一类，比如银行中把客户分群，然后对不同类型进行标记，比如重点客户、优质客户、潜力客户等等。预测则是能够根据历史数据来把握未来趋势，抓住机遇，规避风险。关联分析则是能够帮我们把不相干的人、事物等联系到一起，比如商场里的捆绑销售、逛网店的推荐商品等等。这个世界以人为主体构成的，因此我觉着数据挖掘最大的价值就是洞察，洞察人的本质，取之于人然后用之于人。
作者回复: 非常棒！继续加油哦！
2021-02-261
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