‘壹’ 数据挖掘中分类和回归的区别是什么
分类一般针对离散型数据而言的，回归是针对连续型数据的。本质上是一样的
‘贰’ 数据挖掘中分类和回归的区别
分类是指一类问题，而回归是一类工具。分类的目的在于给对象按照其类别打上相应的标签再分门别类，而回归则是根据样本研究其两个（或多个）变量之间的依存关系，是对于其趋势的一个分析预测。
分类的标签如果是表示（离散的）有排序关系的类别时，比如说“好”、“较好”、“一般”这样的时候，也可以用回归来处理。但是如果标签是纯粹的分类，比如说电影中的“喜剧”、“动作”、“剧情”这样的无排序关系的标签时，就很难用回归去处理了。而且，分类中还存在着“多分类”的问题，也就是一个对象可能有多个标签的情况，这就更复杂了。而同时，回归所能做的也并非只有分类，也可以用来做预测等其他问题。所以，回归和分类的区别并非只有输出的“定性”与“定量”那么简单，应该说两者属于不同的范畴。
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‘叁’ 什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：
（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。
（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。
（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
‘肆’ 数据挖掘
数据挖掘的营销应用（57，客户成长模型的营销应用）
我的评价：感觉这个客户成长模型的思路很好，我们要找到目标客户，我们要找到高成长性的目标客户！具体而言，第一步是简单的分析销售额，找到消费额呈上升趋势的客户，并简单分析，或者直接与其沟通，了解他们的特点和自身优势等；第二步是参照其他有商业价值的参数，例如年龄、性别、收入、行业，对电商来说浏览路径、接入关键词等，来从你的小客户中（例如界定为消费额小于××的客户），来识别未来会是消费额上升的客户，不一定非要用工具去挖掘，实在不行拿眼睛去看，excel去排序，然后跟客户聊，来验证自己的想法，同样可能会有不错的收获。这是我个人推测的，欢迎真正的实战经营来拍砖。
来源：http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772009112092211776/
原文：
本案例翻译并整理自Susan Chiu and Domingo Tavella 合着的《Data Mining and Market Intelligence for Optimal Marketing Returns》。本案例更多的是从公司战略的角度看待数据挖掘的应用，开发新产品、评价成长性客户群体，积极利用成长性客户的特点提升公司的效益也让客户得到更多的合适的产品和服务。所以，不仅数据挖掘者可以从中借鉴挖掘技巧，企业的高管和营销专家更是可以从中开阔思路，提升眼界，增长见识，增添智慧。“光说不练是骗子，光练不说是傻子”，闲话少说，现在开讲,呵呵。
各行各业都是可以利用客户成长模型来提升现存客户的消费价值的。客户成长模型主要用来预测特定客户在一定时间段里显着提高其消费水平的可能性的数据挖掘模型。在实践中，大多数公司都是更加关注于那些具有显着消费上升潜力的客户，而不仅仅局限在关注客户当下的消费毛利。客户成长模型利用客户的消费历史数据，目标变量是客户在特定时间段里消费变化的高低（二元变量，当客户在指定时间段里消费价值上升超过事先确定的一个比例，目标变量为1；当客户在指定时间段里消费价值上升并没有超过事先的这个比例，目标变量为0），这个比例的确定因不同公司情况而有差别。
本案例要分享的是Safe Net保险公司利用逻辑回归算法来进行的客户成长模型搭建和投入应用的具体做法。Safe Net保险公司计划推出一种新的组合套餐产品，使得保险客户可以将几种不同的保险产品（健康险、汽车险、人寿险、意外险、房屋险）捆绑在一起，并采取固定的费率。这种新的产品将有效降低Safe Net保险公司的运营成本、提高公司由于交叉销售带来的收入的提升、同时也给保险客户带来明显的利益（因为他们由此可以更容易的打理他们的产品、并且享受很多折扣优惠）。为了尽量提高该新产品的营销效率，Safe Net保险公司决定利用客户成长模型帮助锁定那些最有可能增长保险消费的客户群体。
对于目标变量的定义是这样的，在过去三年里，如果一个客户的保险消费上升了5%以上，这个客户就是上升客户（二元目标变量中，取值为1；否则，取值为0）。公司随机抽取了95953个保险客户，其中70%（66915）用于模型的训练集，剩下的30%用于模型的验证集。下列变量作为模型的输入变量（家庭年收入、居住的州、职业、家庭成员的数量、投保者的年纪），通过逻辑回归模型的搭建和完善，下列有价值的线索引起了公司管理层的注意，并直接作用于该新产品的营销推广中。
第一， 从地理分布上看，居住在FL, DC, CA这些州的客户相比其他州的客户而言更加有可能提升他们的保险消费；
第二， 在服装、制造、建筑等行业工作的客户比其他行业的客户更加有可能提升他们的保险消费；
第三， 35-44岁年龄组的客户相比其他年龄组的客户更加有可能提升他们的保险消费；利用逻辑回归技术搭建的客户成长模型让Safe Net保险公司可以方便地评估公司的每个潜在目标受众，挑选出最有可能提升消费的那些客户群体，并针对这些客户进行精准的定向营销活动。
‘伍’ 数据挖掘常用的模型有哪些
1、监督学习模型
监督学习模型，就是人们经常说的分类，通过已经有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型，然后再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。
2、无监督学习模型
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构，应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。
3、半监督学习
半监督学习算法要求输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。
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‘陆’ 多元回归分析是数据挖掘的算法吗
算的，不要把数据挖掘想的有多么高深，所有的统计学方法都可以算作数据挖掘的一种方法
当然之所以叫数据挖掘，是因为是从海量信息中挖掘有用信息的过程，也融合了很多交叉学科的原理和方法，其实从广义来说，数据挖掘 也只是数据分析中的一个分支罢了。
从广义来说，数据包含各种文本、图像、音频、数字等资料和信息，而分析则包括通过思维逻辑的质性分析、采用各种数学方法的量化分析
‘柒’ 用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣
常见的机器学习分类算法就有，不常见的更是数不胜数，那么我们针对某个分类问题怎么来选择比较好的分类算法呢？下面介绍一些算法的优缺点：
1. 朴素贝叶斯
比较简单的算法，所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感。如果条件独立性假设成立，即各特征之间相互独立，朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，如逻辑回归收敛得更快，因此只需要较少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点现实生活中特征之间相互独立的条件比较难以实现。
2. 逻辑回归
模型训练时，正则化方法较多，而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与支持向量机相比，逻辑回归模型还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型（使用在线梯度下降算法）。如果你需要一个概率架构（比如简单地调节分类阈值，指明不确定性，获得置信区间），或者你以后想将更多的训练数据快速整合到模型中去，逻辑回归是一个不错的选择。
3. 决策树
决策树的分类过程易于解释说明。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的，因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分。它的一个缺点就是不支持在线学习，于是在新样本到来后，决策树需要全部重建。另一个缺点是容易过拟合，但这也就是诸如随机森林（或提升树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林经常是多分类问题的赢家（通常比支持向量机好上那么一点），它快速并且可调，同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数，所以随机森林相当受欢迎。
4. 支持向量机
高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
但是，好的数据却要优于好的算法，设计优良特征比优良的算法好很多。假如你有一个超大数据集，那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响（此时就根据速度和易用性来进行抉择）。
如果你真心在乎准确率，你一定得尝试多种多样的分类器，并且通过交叉验证选择最优。
‘捌’ 十三种常用的数据挖掘的技术
十三种常用的数据挖掘的技术
一、前 沿
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述
数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术
数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
先根据经验知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。这个就是MBR(Memory Based Reasoning)的本质。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利用这些邻居对新数据进行分类和估值。使用MBR有三个主要问题，寻找确定的历史数据；决定表示历史数据的最有效的方法；决定距离函数、联合函数和邻居的数量。
4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。主要思想是：根据适者生存的原则，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。典型情况下，规则的适合度(Fitness)用它对训练样本集的分类准确率评估。
5、聚集检测
将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。相异度是根据描述对象的属眭值来计算的，距离是经常采用的度量方式。
6、连接分析
连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式；同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。
7、决策树
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
8、神经网络
在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。
除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为—个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。
9、粗糙集
粗糙集理论基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的，即对于描述数据的属性，这些样本是等价的。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集就是用来近似或粗略地定义这种类。
10、模糊集
模糊集理论将模糊逻辑引入数据挖掘分类系统，允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑使用0.0和1.0之间的真值表示一个特定的值是一个给定成员的程度，而不是用类或集合的精确截断。模糊逻辑提供了在高抽象层处理的便利。
11、回归分析
回归分析分为线性回归、多元回归和非线性同归。在线性回归中，数据用直线建模，多元回归是线性回归的扩展，涉及多个预测变量。非线性回归是在基本线性模型上添加多项式项形成非线性同门模型。
12、差别分析
差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据，欺诈数据等异常数据，从而获得有用信息。
13、概念描述
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。
三、结束语
由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。作为一门新兴的学科，数据挖掘是由上述学科相互交叉、相互融合而形成的。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。
‘玖’ 数据挖掘常用算法有哪些
1、 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中的R来讲，就是特征冗余。
2、逻辑回归(logistic regression)
逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法online gradient descent)。如果需要一个概率架构(比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间)，或者希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么可以使用它。
3、 线性回归
线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。
4、最近邻算法——KNN
KNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。
5、决策树
决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。
6、SVM支持向量机
高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。
‘拾’ 数据分析建模步骤有哪些
1、分类和聚类
分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显着的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。
2、回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。
3、神经网络
神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。
4、关联分析
关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。
