- Apriori 算法
- 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
- 商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 三者之间的关系
- 数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金
- 数据仓库可以说是数据库的升级概念。不过从数量上来讲，数据仓库的量更庞大，适用于数据挖掘和数据分析
- 数据仓库将原有的多个数据来源中的数据进行汇总、整理而得。数据进入数据仓库前，必须消除数据中的不一致性，方便后续进行数据分析和挖掘
- 数据挖掘的核心包括分类、聚类、预测、关联分析等任务
- 企业老板总是以结果为导向，他们认为商业报告才是他们想要的，但是这也是需要经过地基 DW、搬运工 ETL、科学家 DM 等共同的努力才得到的
- 数据仓库中的元数据 VS 数据元
- 在生活中，只要有一类事物，就可以定义一套元数据。举个例子，比如一本图书的信息包括了书名、作者、出版社、ISBN、出版时间、页数和定价等多个属性的信息，我们就可以把这些属性定义成一套图书的元数据
- 在图书这个元数据中，书名、作者、出版社就是数据元
- 数据挖掘的流程
- 数据挖掘的一个英文解释叫 Knowledge Discovery in Database，简称 KDD，也就是数据库中的知识发现
- 1. 分类KNN
- 就是通过训练集得到一个分类模型，然后用这个模型可以对其他数据进行分类
- 2. 聚类k-means
- 聚类就是将数据自动聚类成几个类别，聚到一起的相似度大，不在一起的差异性大。我们往往利用聚类来做数据划分。
- 3. 预测
- 顾名思义，就是通过当前和历史数据来预测未来趋势，它可以更好地帮助我们识别机遇和风险。
- 4. 关联分析
- 就是发现数据中的关联规则，它被广泛应用在购物篮分析，或事务数据分析中。
- 1. 分类KNN
- 数据预处理中，我们会对数据进行几个处理步骤：数据清洗，数据集成，以及数据变换。
- 1. 数据清洗
- 主要是为了去除重复数据，去噪声（即干扰数据）以及填充缺失值。
- 2. 数据集成
- 是将多个数据源中的数据存放在一个统一的数据存储中。
- 3. 数据变换
- 就是将数据转换成适合数据挖掘的形式。比如，通过归一化将属性数据按照比例缩放，这样就可以将数值落入一个特定的区间内，比如 0~1 之间。
- 1. 数据清洗
- 数据后处理是将模型预测的结果进一步处理后，再导出。比如在二分类问题中，一般能得到的是 0~1 之间的概率值，此时把数据以 0.5 为界限进行四舍五入就可以实现后处理。
- 数据挖掘的一个英文解释叫 Knowledge Discovery in Database，简称 KDD，也就是数据库中的知识发现
- 上帝不会告诉我们规律，而是展示给我们数据