數據挖掘回歸演算法

『壹』 數據挖掘中分類和回歸的區別是什麼

分類一般針對離散型數據而言的，回歸是針對連續型數據的。本質上是一樣的

『貳』 數據挖掘中分類和回歸的區別

分類是指一類問題，而回歸是一類工具。分類的目的在於給對象按照其類別打上相應的標簽再分門別類，而回歸則是根據樣本研究其兩個（或多個）變數之間的依存關系，是對於其趨勢的一個分析預測。

分類的標簽如果是表示（離散的）有排序關系的類別時，比如說「好」、「較好」、「一般」這樣的時候，也可以用回歸來處理。但是如果標簽是純粹的分類，比如說電影中的「喜劇」、「動作」、「劇情」這樣的無排序關系的標簽時，就很難用回歸去處理了。而且，分類中還存在著「多分類」的問題，也就是一個對象可能有多個標簽的情況，這就更復雜了。而同時，回歸所能做的也並非只有分類，也可以用來做預測等其他問題。所以，回歸和分類的區別並非只有輸出的「定性」與「定量」那麼簡單，應該說兩者屬於不同的范疇。

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『叄』 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

『肆』 數據挖掘

數據挖掘的營銷應用（57，客戶成長模型的營銷應用）
我的評價：感覺這個客戶成長模型的思路很好，我們要找到目標客戶，我們要找到高成長性的目標客戶！具體而言，第一步是簡單的分析銷售額，找到消費額呈上升趨勢的客戶，並簡單分析，或者直接與其溝通，了解他們的特點和自身優勢等；第二步是參照其他有商業價值的參數，例如年齡、性別、收入、行業，對電商來說瀏覽路徑、接入關鍵詞等，來從你的小客戶中（例如界定為消費額小於××的客戶），來識別未來會是消費額上升的客戶，不一定非要用工具去挖掘，實在不行拿眼睛去看，excel去排序，然後跟客戶聊，來驗證自己的想法，同樣可能會有不錯的收獲。這是我個人推測的，歡迎真正的實戰經營來拍磚。

來源：http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772009112092211776/

原文：

本案例翻譯並整理自Susan Chiu and Domingo Tavella 合著的《Data Mining and Market Intelligence for Optimal Marketing Returns》。本案例更多的是從公司戰略的角度看待數據挖掘的應用，開發新產品、評價成長性客戶群體，積極利用成長性客戶的特點提升公司的效益也讓客戶得到更多的合適的產品和服務。所以，不僅數據挖掘者可以從中借鑒挖掘技巧，企業的高管和營銷專家更是可以從中開闊思路，提升眼界，增長見識，增添智慧。「光說不練是騙子，光練不說是傻子」，閑話少說，現在開講,呵呵。

各行各業都是可以利用客戶成長模型來提升現存客戶的消費價值的。客戶成長模型主要用來預測特定客戶在一定時間段里顯著提高其消費水平的可能性的數據挖掘模型。在實踐中，大多數公司都是更加關注於那些具有顯著消費上升潛力的客戶，而不僅僅局限在關注客戶當下的消費毛利。客戶成長模型利用客戶的消費歷史數據，目標變數是客戶在特定時間段里消費變化的高低（二元變數，當客戶在指定時間段里消費價值上升超過事先確定的一個比例，目標變數為1；當客戶在指定時間段里消費價值上升並沒有超過事先的這個比例，目標變數為0），這個比例的確定因不同公司情況而有差別。

本案例要分享的是Safe Net保險公司利用邏輯回歸演算法來進行的客戶成長模型搭建和投入應用的具體做法。Safe Net保險公司計劃推出一種新的組合套餐產品，使得保險客戶可以將幾種不同的保險產品（健康險、汽車險、人壽險、意外險、房屋險）捆綁在一起，並採取固定的費率。這種新的產品將有效降低Safe Net保險公司的運營成本、提高公司由於交叉銷售帶來的收入的提升、同時也給保險客戶帶來明顯的利益（因為他們由此可以更容易的打理他們的產品、並且享受很多折扣優惠）。為了盡量提高該新產品的營銷效率，Safe Net保險公司決定利用客戶成長模型幫助鎖定那些最有可能增長保險消費的客戶群體。

對於目標變數的定義是這樣的，在過去三年裡，如果一個客戶的保險消費上升了5%以上，這個客戶就是上升客戶（二元目標變數中，取值為1；否則，取值為0）。公司隨機抽取了95953個保險客戶，其中70%（66915）用於模型的訓練集，剩下的30%用於模型的驗證集。下列變數作為模型的輸入變數（家庭年收入、居住的州、職業、家庭成員的數量、投保者的年紀），通過邏輯回歸模型的搭建和完善，下列有價值的線索引起了公司管理層的注意，並直接作用於該新產品的營銷推廣中。

第一， 從地理分布上看，居住在FL, DC, CA這些州的客戶相比其他州的客戶而言更加有可能提升他們的保險消費；

第二， 在服裝、製造、建築等行業工作的客戶比其他行業的客戶更加有可能提升他們的保險消費；

第三， 35-44歲年齡組的客戶相比其他年齡組的客戶更加有可能提升他們的保險消費；利用邏輯回歸技術搭建的客戶成長模型讓Safe Net保險公司可以方便地評估公司的每個潛在目標受眾，挑選出最有可能提升消費的那些客戶群體，並針對這些客戶進行精準的定向營銷活動。

『伍』 數據挖掘常用的模型有哪些

1、監督學習模型

監督學習模型，就是人們經常說的分類，通過已經有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型，然後再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。

2、無監督學習模型

在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構，應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。

3、半監督學習

半監督學習演算法要求輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸，這些演算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。

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『陸』 多元回歸分析是數據挖掘的演算法嗎

算的，不要把數據挖掘想的有多麼高深，所有的統計學方法都可以算作數據挖掘的一種方法
當然之所以叫數據挖掘，是因為是從海量信息中挖掘有用信息的過程，也融合了很多交叉學科的原理和方法，其實從廣義來說，數據挖掘 也只是數據分析中的一個分支罷了。
從廣義來說，數據包含各種文本、圖像、音頻、數字等資料和信息，而分析則包括通過思維邏輯的質性分析、採用各種數學方法的量化分析

『柒』 用於數據挖掘的分類演算法有哪些，各有何優劣

常見的機器學習分類演算法就有，不常見的更是數不勝數，那麼我們針對某個分類問題怎麼來選擇比較好的分類演算法呢？下面介紹一些演算法的優缺點：

1. 樸素貝葉斯
比較簡單的演算法，所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感。如果條件獨立性假設成立，即各特徵之間相互獨立，樸素貝葉斯分類器將會比判別模型，如邏輯回歸收斂得更快，因此只需要較少的訓練數據。就算該假設不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐中仍然有著不俗的表現。如果你需要的是快速簡單並且表現出色，這將是個不錯的選擇。其主要缺點現實生活中特徵之間相互獨立的條件比較難以實現。

2. 邏輯回歸
模型訓練時，正則化方法較多，而且你不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心你的特徵是否相關。與決策樹與支持向量機相比，邏輯回歸模型還會得到一個不錯的概率解釋，你甚至可以輕松地利用新數據來更新模型（使用在線梯度下降演算法）。如果你需要一個概率架構（比如簡單地調節分類閾值，指明不確定性，獲得置信區間），或者你以後想將更多的訓練數據快速整合到模型中去，邏輯回歸是一個不錯的選擇。

3. 決策樹
決策樹的分類過程易於解釋說明。它可以毫無壓力地處理特徵間的交互關系並且是非參數化的，因此你不必擔心異常值或者數據是否線性可分。它的一個缺點就是不支持在線學習，於是在新樣本到來後，決策樹需要全部重建。另一個缺點是容易過擬合，但這也就是諸如隨機森林（或提升樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那麼一點），它快速並且可調，同時你無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數，所以隨機森林相當受歡迎。

4. 支持向量機
高准確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原特徵空間線性不可分，只要給個合適的核函數，它就能運行得很好。在超高維的文本分類問題中特別受歡迎。可惜內存消耗大，難以解釋，運行和調參也有些煩人，所以我認為隨機森林要開始取而代之了。

但是，好的數據卻要優於好的演算法，設計優良特徵比優良的演算法好很多。假如你有一個超大數據集，那麼無論你使用哪種演算法可能對分類性能都沒太大影響（此時就根據速度和易用性來進行抉擇）。
如果你真心在乎准確率，你一定得嘗試多種多樣的分類器，並且通過交叉驗證選擇最優。

『捌』 十三種常用的數據挖掘的技術

十三種常用的數據挖掘的技術
一、前 沿
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘的任務是從數據集中發現模式，可以發現的模式有很多種，按功能可以分為兩大類：預測性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在應用中往往根據模式的實際作用細分為以下幾種：分類，估值，預測，相關性分析，序列，時間序列，描述和可視化等。
數據挖掘涉及的學科領域和技術很多，有多種分類法。根據挖掘任務分，可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等；根據挖掘對象分，有關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web；根據挖掘方法分，可粗分為：機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為：歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為：回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為：前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法等等。
二、數據挖掘技術簡述
數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法。下面著重討論一下數據挖掘中常用的一些技術：統計技術，關聯規則，基於歷史的分析，遺傳演算法，聚集檢測，連接分析，決策樹，神經網路，粗糙集，模糊集，回歸分析，差別分析，概念描述等十三種常用的數據挖掘的技術。
1、統計技術
數據挖掘涉及的科學領域和技術很多，如統計技術。統計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統計的方法對給定的數據集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態分布)然後根據模型採用相應的方法來進行挖掘。
2、關聯規則
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之I司存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。
3、基於歷史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
先根據經驗知識尋找相似的情況，然後將這些情況的信息應用於當前的例子中。這個就是MBR(Memory Based Reasoning)的本質。MBR首先尋找和新記錄相似的鄰居，然後利用這些鄰居對新數據進行分類和估值。使用MBR有三個主要問題，尋找確定的歷史數據；決定表示歷史數據的最有效的方法；決定距離函數、聯合函數和鄰居的數量。
4、遺傳演算法GA(Genetic Algorithms)
基於進化理論，並採用遺傳結合、遺傳變異、以及自然選擇等設計方法的優化技術。主要思想是：根據適者生存的原則，形成由當前群體中最適合的規則組成新的群體，以及這些規則的後代。典型情況下，規則的適合度(Fitness)用它對訓練樣本集的分類准確率評估。
5、聚集檢測
將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其它簇中的對象相異。相異度是根據描述對象的屬眭值來計算的，距離是經常採用的度量方式。
6、連接分析
連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個可以得出好結果但不是完美結果的演算法，而不是去尋找完美的解的演算法。連接分析就是運用了這樣的思想：不完美的結果如果是可行的，那麼這樣的分析就是一個好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式；同時將產生的概念應用於更廣的用戶群體中。
7、決策樹
決策樹提供了一種展示類似在什麼條件下會得到什麼值這類規則的方法。
8、神經網路

在結構上，可以把一個神經網路劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節點對應—個個的預測變數。輸出層的節點對應目標變數，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對神經網路使用者來說不可見)，隱含層的層數和每層節點的個數決定了神經網路的復雜度。
除了輸入層的節點，神經網路的每個節點都與很多它前面的節點(稱為此節點的輸入節點)連接在一起，每個連接對應一個權重Wxy，此節點的值就是通過它所有輸入節點的值與對應連接權重乘積的和作為—個函數的輸入而得到，我們把這個函數稱為活動函數或擠壓函數。
9、粗糙集
粗糙集理論基於給定訓練數據內部的等價類的建立。形成等價類的所有數據樣本是不加區分的，即對於描述數據的屬性，這些樣本是等價的。給定現實世界數據，通常有些類不能被可用的屬性區分。粗糙集就是用來近似或粗略地定義這種類。
10、模糊集
模糊集理論將模糊邏輯引入數據挖掘分類系統，允許定義「模糊」域值或邊界。模糊邏輯使用0.0和1.0之間的真值表示一個特定的值是一個給定成員的程度，而不是用類或集合的精確截斷。模糊邏輯提供了在高抽象層處理的便利。
11、回歸分析
回歸分析分為線性回歸、多元回歸和非線性同歸。在線性回歸中，數據用直線建模，多元回歸是線性回歸的擴展，涉及多個預測變數。非線性回歸是在基本線性模型上添加多項式項形成非線性同門模型。
12、差別分析
差別分析的目的是試圖發現數據中的異常情況，如噪音數據，欺詐數據等異常數據，從而獲得有用信息。
13、概念描述
概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，並概括這類對象的有關特徵。概念描述分為特徵性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特徵，後者描述不同類對象之間的區別，生成一個類的特徵性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。
三、結束語
由於人們急切需要將存在於資料庫和其他信息庫中的數據轉化為有用的知識，因而數據挖掘被認為是一門新興的、非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰性的研究領域，並應起了眾多學科(如資料庫、人工智慧、統計學、數據倉庫、在線分析處理、專家系統、數據可視化、機器學習、信息檢索、神經網路、模式識別、高性能計算機等)研究者的廣泛注意。作為一門新興的學科，數據挖掘是由上述學科相互交叉、相互融合而形成的。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會帶給用戶更大的利益。

『玖』 數據挖掘常用演算法有哪些

1、 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯(NB)屬於生成式模型(即需要計算特徵與類的聯合概率分布)，計算過程非常簡單，只是做了一堆計數。NB有一個條件獨立性假設，即在類已知的條件下，各個特徵之間的分布是獨立的。這樣樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，如邏輯回歸，所以只需要較少的訓練數據即可。即使NB條件獨立假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現的很出色。它的主要缺點是它不能學習特徵間的相互作用，用mRMR中的R來講，就是特徵冗餘。

2、邏輯回歸(logistic regression)

邏輯回歸是一個分類方法，屬於判別式模型，有很多正則化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用樸素貝葉斯那樣擔心特徵是否相關。與決策樹與SVM相比，還會得到一個不錯的概率解釋，甚至可以輕松地利用新數據來更新模型(使用在線梯度下降演算法online gradient descent)。如果需要一個概率架構(比如，簡單地調節分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區間)，或者希望以後將更多的訓練數據快速整合到模型中去，那麼可以使用它。

3、 線性回歸

線性回歸是用於回歸的，而不像Logistic回歸是用於分類，其基本思想是用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數進行優化。

4、最近鄰演算法——KNN

KNN即最近鄰演算法，其主要過程為：計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離(常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等);對上面所有的距離值進行排序;選前k個最小距離的樣本;根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別;如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。

5、決策樹

決策樹中很重要的一點就是選擇一個屬性進行分枝，因此要注意一下信息增益的計算公式，並深入理解它。

6、SVM支持向量機

高准確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數據在原特徵空間線性不可分，只要給個合適的核函數，它就能運行得很好。在動輒超高維的文本分類問題中特別受歡迎。可惜內存消耗大，難以解釋，運行和調參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。

『拾』 數據分析建模步驟有哪些

1、分類和聚類

分類演算法是極其常用的數據挖掘方法之一，其核心思想是找出目標數據項的共同特徵，並按照分類規則將數據項劃分為不同的類別。聚類演算法則是把一組數據按照相似性和差異性分為若干類別，使得同一類別數據間的相似性盡可能大，不同類別數據的相似性盡可能小。分類和聚類的目的都是將數據項進行歸類，但二者具有顯著的區別。分類是有監督的學習，即這些類別是已知的，通過對已知分類的數據進行訓練和學習，找到這些不同類的特徵，再對未分類的數據進行分類。而聚類則是無監督的學習，不需要對數據進行訓練和學習。常見的分類演算法有決策樹分類演算法、貝葉斯分類演算法等;聚類演算法則包括系統聚類，K-means均值聚類等。

2、回歸分析

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，其主要研究的問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。按照模型自變數的多少，回歸演算法可以分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數間的關系，又可分為線性回歸和非線性回歸分析。

3、神經網路

神經網路演算法是在現代神經生物學研究的基礎上發展起來的一種模擬人腦信息處理機制的網路系統，不但具備一般計算能力，還具有處理知識的思維、學習和記憶能力。它是一種基於導師的學習演算法，可以模擬復雜系統的輸入和輸出，同時具有非常強的非線性映射能力。基於神經網路的挖掘過程由數據准備、規則提取、規則應用和預測評估四個階段組成，在數據挖掘中，經常利用神經網路演算法進行預測工作。

4、關聯分析

關聯分析是在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在於項目集合或對象集合之間的關聯、相關性或因果結構，即描述資料庫中不同數據項之間所存在關系的規則。例如，一項數據發生變化，另一項也跟隨發生變化，則這兩個數據項之間可能存在某種關聯。關聯分析是一個很有用的數據挖掘模型，能夠幫助企業輸出很多有用的產品組合推薦、優惠促銷組合，能夠找到的潛在客戶，真正的把數據挖掘落到實處。4市場營銷大數據挖掘在精準營銷領域的應用可分為兩大類，包括離線應用和在線應用。其中，離線應用主要是基於客戶畫像進行數據挖掘，進行不同目的針對性營銷活動，包括潛在客戶挖掘、流失客戶挽留、制定精細化營銷媒介等。而在線應用則是基於實時數據挖掘結果，進行精準化的廣告推送和市場營銷，具體包括DMP，DSP和程序化購買等應用。