① 什麼叫數據挖掘
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
分類 （Classification）
估值（Estimation）
預言（Prediction）
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
聚集（Clustering）
描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。
描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決策樹）
數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
數據倉庫
OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中神秘，它不可能是完全正確的。
5．數據挖掘技術實現
在技術上可以根據它的工作過程分為：數據的抽取、數據的存儲和管理、數據的展現等關鍵技術。
1) 數據的抽取
數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由於數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、離線的數據存儲介質中導入數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。在數據抽取方面，未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面，以適應數據倉庫本身或數據源的變化，使系統更便於管理和維護。
2) 數據的存儲和管理
數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫的特性，也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫管理所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而快速累積。在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數據、如何並行處理大量的數據、如何優化查詢等。目前，許多資料庫廠家提供的技術解決方案是擴展關系型資料庫的功能，將普通關系資料庫改造成適合擔當數據倉庫的伺服器。
3) 數據的展現
在數據展現方面主要的方式有：
查詢：實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報表：產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；可視化：用易於理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；統計：進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；挖掘：利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
6.數據挖掘與數據倉庫融合發展
數據挖掘和數據倉庫的協同工作，一方面，可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。
數據挖掘和數據倉庫是融合與互動發展的，其學術研究價值和應用研究前景將是令人振奮的。它是數據挖掘專家、數據倉庫技術人員和行業專家共同努力的成果，更是廣大渴望從資料庫「奴隸」到資料庫「主人」轉變的企業最終用戶的通途。
② 數據挖掘應用在哪些領域
數據挖掘可以應用在金融、醫療保健、市場業、零售業、製造業、司法、工程和科學、保險業等領域。
數據挖掘，又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，並且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用於各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。
③ 什麼是數據挖掘
科技的快速發展和數據的存儲技術的快速進步，使得各種行業或組織的數據得以海量積累。但是，從海量的數據當中，提取有用的信息成為了一個難題。在海量數據面前，傳統的數據分析工具和方法很無力。由此，數據挖掘技術就登上了歷史的舞台。
數據挖掘是一種技術，將傳統的數據分析方法與處理大量數據的復雜演算法相結合（圖1），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、但又是潛在有用信息和知識的過程。
那數據挖掘能夠干什麼？有哪些數據挖掘技術？怎麼應用？
數據挖掘技術應用廣泛，如：1. 在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量預測等。2. 在生物學當中，挖掘基因與疾病之間的關系、蛋白質結構預測、代謝途徑預測等。3. 在金融行業當中，股票指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的用戶、什麼產品搭配銷售等。可以說，有數據的方法，就有數據挖掘的用武之地。
那數據挖掘過程是什麼呢？如圖2：
數據挖掘的任務主要分為一下四類，如圖3：
1.建模預測：用因變數作用目標變數建立模型。分為兩類：（1）分類，用於預測離散的目標變數；（2）回歸，用於預測連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練一個模型，使目標變數預測值與實際值之間的誤差達到最小。預測建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病，可以用於確定顧客是否需要某種產品，預測交通流量。
2.關聯分析：用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜索空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括用戶購買商品之間的聯系、找出相關功能的基因組、表單預測輸出下拉列表如圖4。
3.聚類分析：發現緊密相關的觀測值群組，使得與屬於不同簇的觀察值相比，同一簇的觀察值相互之間盡可能的類似。聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。
4.異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的對象標注為異常點。換言之，一個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。
參考文章：
1. 《大話數據挖掘》
2. 《數據挖掘導論》
3. http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDEwNzgxMw==&mid=401492893&idx=1&sn=#rd
④ 為什麼數據挖掘可以在股票中應用
放哨禿鄙阻截日嘏
⑤ 請問什麼是數據挖掘
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
· 分類 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 預言（Prediction）
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
· 直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
· 間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
· 分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
· 估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
· 預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一
類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，
回答問題，可能效果更好。
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決
策樹）
· 數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
· 數據倉庫
· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
· 決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上
，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中
神秘，它不可能是完全正確的。
客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在
美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國
轉載的
⑥ 數據挖掘的應用領域有哪些
數據挖掘的應用非常廣泛，只要該產業有分析價值與需求的資料庫，皆可利用數據挖掘工具進行有目的的發掘分析。常見的應用案例多發生在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務：
(1)商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；
(2)保險公司通過數據挖掘建立預測模型，辨別出可能的欺詐行為，避免道德風險，減少成本，提高利潤；
(3)在製造業中，半導體的生產和測試中都產生大量的數據，就必須對這些數據進行分析，找出存在的問題，提高質量；
(4)電子商務的作用越來越大，可以用數據挖掘對網站進行分析，識別用戶的行為模式，保留客戶，提供個性化服務，優化網站設計；
一些公司運用數據挖掘的成功案例，顯示了數據挖掘的強大生命力：
美國AutoTrader是世界上最大的汽車銷售站點，每天都會有大量的用戶對網站上的信息點擊，尋求信息，其運用了SAS軟體進行數據挖掘，每天對數據進行分析，找出用戶的訪問模式，對產品的喜歡程度進行判斷，並設特定服務，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服務公司，其利用的數據大都是外部的數據，這樣數據的質量就是公司生存的關鍵所在，必須從數據中檢測出錯誤的成分。Reuteres用SPSS的數據挖掘工具SPSS/Clementine，建立數據挖掘模型，極大地提高了錯誤的檢測，保證了信息的正確和權威性。
Bass Export是世界最大的啤酒進出口商之一，在海外80多個市場從事交易，每個星期傳送23000份定單，這就需要了解每個客戶的習慣，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解決了上述問題。
⑦ 到底是什麼數據挖掘呢，需要什麼技術呢
我們知道，現在的年代，每天都在有上億的數據量在增長。樓盤數據啦。。。。股票數據啦。。。，交通數據啦。。。。等等等等。這些數據究竟有什麼用呢？這就需要一些專業的數據挖掘工程師去挖掘有用的數據。什麼是有用的數據呢？打個比方：之前最火的足球世界盃賭球，就是用了數據的挖掘，那體現在什麼地方呢，有專業的人員將球員的傳球率，射門率，。。。。進行數據的統計，分析。這樣就可以預測出哪個球隊的勝算率要大些。總而言之，挖掘海量數據中的有用信息不但可以預測商機，未來的發展趨勢。。。。等等。至於使用到什麼技術的話，當然是雲計算了。這么巨大的數據量如果不用雲計算的話，估計人要瘋掉了
⑧ 請問淘師爺，你們的數據挖掘技術有哪些應用
由於管理信息系統和POS系統在商業尤其是零售業內的普遍使用,特別是條形碼技術的使用,從而可以收集到大量關於用戶購買情況的數據,並且數據量在不斷激增。對市場行銷來說,通過數據分析了解客戶購物行為的一些特徵,對提高競爭力及促進銷售是大有幫助的。利用數據挖掘技術通過對用戶數據的分析,可以得到關於顧客購買取向和興趣的信息,從而為商業決策提供了可靠的依據。
典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測,分析方法一般採用模型預測法(如神經網路或統計回歸技術)。由於金融投資的風險很大,在進行投資決策時,更需要通過對各種投資方向的有關數據進行分析,以選擇最佳的投資方向。目前國內有很多進行股票分析的軟體,並且定期有專家進行股票交易預測,這些人工的預測一般是根據自己的經驗再通過對已有的股票數據的分析而得到的,由於是人工處理,很難對更大量的股市數據進行分析。無論是投資評估還是股票市場預測,都是對事物發展的一種預測,而且是建立在對數據的分析基礎之上的。數據挖掘可以通過對已有數據的處理,找到數據對象之間的關系,然後利用學習得到的模式進行合理的預測。
相信淘師爺，是您最好的選擇。淘師爺採用先進的Web數據挖掘技術，通過對淘寶上公開的商品交易數據進行抓取和分析，為電子商務客戶提供全面的商情信息！
淘師爺，成就您的淘事業。
⑨ 數據挖掘演算法與生活中的應用案例
數據挖掘演算法與生活中的應用案例
如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等，這些問題似乎都很專業，都不太好回答。但是，如果了解一點點數據挖掘的知識，你，或許會有柳暗花明的感覺。
本文，主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法，以及它包含的類型。然後，通過現實中觸手可及的、活生生的案例，去詮釋它的真實存在。 一般來說，數據挖掘的演算法包含四種類型，即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習，後兩種屬於無監督學習，屬於描述性的模式識別和發現。
有監督學習有監督的學習，即存在目標變數，需要探索特徵變數和目標變數之間的關系，在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如，信用評分模型就是典型的有監督學習，目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數（人口統計、資產屬性等）和目標變數之間的關系。
分類演算法分類演算法和預測演算法的最大區別在於，前者的目標變數是分類離散型（例如，是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等），後者的目標變數是連續型。一般而言，具體的分類演算法包括，邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
預測演算法預測類演算法，其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法，包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
無監督學習無監督學習，即不存在目標變數，基於數據本身，去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析，通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析，通過距離，將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
聚類分析聚類的目的就是實現對樣本的細分，使得同組內的樣本特徵較為相似，不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
關聯分析關聯分析的目的在於，找出項目（item）之間內在的聯系。常常是指購物籃分析，即消費者常常會同時購買哪些產品（例如游泳褲、防曬霜），從而有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上文所提到的四種演算法類型（分類、預測、聚類、關聯），是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景，例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面，想針對不同的演算法類型，具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。
基於分類模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例，一個是垃圾郵件的分類和判斷，另外一個是在生物醫葯領域的應用，即腫瘤細胞的判斷和分辨。
垃圾郵件的判別郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件？這應該屬於文本挖掘的范疇，通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是，根據郵件正文中的單詞，是否經常出現在垃圾郵件中，進行判斷。例如，如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時，該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說，判斷郵件是否屬於垃圾郵件，應該包含以下幾個步驟。
第一，把郵件正文拆解成單片語合，假設某篇郵件包含100個單詞。
第二，根據貝葉斯條件概率，計算一封已經出現了這100個單詞的郵件，屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明，屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
醫學上的腫瘤判斷如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢？腫瘤細胞和普通細胞，有差別。但是，需要非常有經驗的醫生，通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式，使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率，將會得到飛速的提升。並且，通過主觀（醫生）+客觀（模型）的方式識別腫瘤細胞，結果交叉驗證，結論可能更加靠譜。
如何操作？通過分類模型識別。簡言之，包含兩個步驟。首先，通過一系列指標刻畫細胞特徵，例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等，構成細胞特徵的數據。其次，在細胞特徵寬表的基礎上，通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
基於預測模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是，通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
紅酒品質的判斷如何評鑒紅酒？有經驗的人會說，紅酒最重要的是口感。而口感的好壞，受很多因素的影響，例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是，統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒，他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且，現在很多釀酒企業其實也都這么幹了，通過監測紅酒中化學成分的含量，從而控制紅酒的品質和口感。
那麼，如何判斷鑒紅酒的品質呢？
第一步，收集很多紅酒樣本，整理檢測他們的化學特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
搜索引擎的搜索量和股價波動一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動了幾下翅膀，可以在兩周以後，引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動？
很早之前，就已經有文獻證明，互聯網關鍵詞的搜索量（例如流感）會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣，現在也有些學者發現了這樣一種現象，即公司在互聯網中搜索量的變化，會顯著影響公司股價的波動和趨勢，即所謂的投資者注意力理論。該理論認為，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了該股票被投資者關注的程度。因此，當一隻股票的搜索頻數增加時，說明投資者對該股票的關注度提升，從而使得該股票更容易被個人投資者購買，進一步地導致股票價格上升，帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
基於關聯分析的案例：沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的，沃爾瑪發現一個非常有趣的現象，即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起，能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以，她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性，因此，將這兩種商品並置，從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性，如果大量的數據表明，消費者購買A商品的同時，也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中，常常會看到兩個商品的捆綁銷售，很有可能就是關聯分析的結果。
基於聚類分析的案例：零售客戶細分對客戶的細分，還是比較常見的。細分的功能，在於能夠有效的劃分出客戶群體，使得群體內部成員具有相似性，但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體，然後針對不同的客戶群體，精準地進行產品設計和推送，從而節約營銷成本，提高營銷效率。
例如，針對商業銀行中的零售客戶進行細分，基於零售客戶的特徵變數（人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵），計算客戶之間的距離。然後，按照距離的遠近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
基於異常值分析的案例：支付中的交易欺詐偵測採用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷，應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則，即事件類規則和模型類規則。第一，事件類規則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標准差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規則，則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據，構建模型進行分類問題的判斷。
基於協同過濾的案例：電商猜你喜歡和推薦引擎電商中的猜你喜歡，應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物，總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了商品」，這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面，確實很喜歡亞馬遜的推薦，通過「購買該商品的人同時購買了**商品」，常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。一般來說，電商的「猜你喜歡」（即推薦引擎）都是在協同過濾演算法（Collaborative Filter）的基礎上，搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此，找出最相似的顧客或最關聯的產品，從而完成產品的推薦。
基於社會網路分析的案例：電信中的種子客戶種子客戶和社會網路，最早出現在電信領域的研究。即，通過人們的通話記錄，就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路，一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄，可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力，分析的結果表明，高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外，社會網路在銀行（擔保網路）、保險（團伙欺詐）、互聯網（社交互動）中也都有很多的應用和案例。
基於文本分析的案例這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP，直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過，這里准備簡單介紹下原理。另外一個是，江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回，好像並非都是出自曹雪芹之手，這裡面准備從統計的角度聊聊。
字元識別：掃描王APP手機拍照時會自動識別人臉，還有一些APP，例如掃描王，可以掃描書本，然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別（Optical Character Recognition）。圖像識別比較復雜，字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料，字元識別的大概原理如下，以字元S為例。
第一，把字元圖像縮小到標准像素尺寸，例如12*16。注意，圖像是由像素構成，字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二，提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵，採用二維直方圖投影。就是把字元（12*16的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值，垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三，基於前面的字元特徵向量，通過神經網路學習，從而識別字元和有效分類。
文學著作與統計：紅樓夢歸屬這是非常著名的一個爭論，懸而未決。對於紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題，就是想確定，前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次，以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好），判斷前後文風的差異。有些學者通過場景（花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞）頻次的差異，來做統計判斷。總而言之，主要通過一些指標量化，然後比較指標之間是否存在顯著差異，藉此進行寫作風格的判斷。
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⑩ 什麼是數據挖掘
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。
數據挖掘流程：
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。