腾讯大讲堂59数据挖掘与商业机会分析

几个基本概念模型（Model） vs模式（Pattern）数据挖掘的根本目的是将样本数据中隐藏的结构推广到整体（Population）模型：对数据集全局特征的描述或概括，适用于数据空间的所有点，例如聚类分析模式：对数据集局部有限特征的描述或概括，适用于数据空间的子集，例如关联分析算法（Algorithm）：一个定义完整的过程，以数据为输入，生成模型或模式描述型挖掘（Descriptive） vs预测型挖掘（Predictive）描述型挖掘：概括数据，呈现数据的重要特征预测型挖掘：基于观察到的对象特征预测其其他特征描述型挖掘可作为目的，也可作为手段

你想通过数据挖掘发掘商机吗？腾讯大讲堂 59 期就为你了一个好的学习机会。从洞察用户行为到探索商业机会，这一系列的讲座内容相当实用。不仅可以了解到数据的基本概念，还能学习如何通过数据来指导决策，推动业务增长。内容包括如何利用数据进行客户细分、探索气象数据、以及如何运用 RapidMiner 等工具进行预测。你如果在数据这块有需求的话，绝对值得看看。 如果你对数据挖掘感兴趣，可以从《数据挖掘的基础概念》这篇文章入手，它了数据挖掘的基本原理和应用场景。想要深入了解如何利用数据来挖掘商业机会的话，不妨看看《洞悉用户行为，挖掘商业机遇》。如果你是想掌握更深入的技巧，是在商业智能上，《数据驱动的客户细分

数据驱动决策：构建用户行为分析模型 精准的用户行为分析是挖掘商业机遇的关键。腾讯大讲堂59期以数据为基础，构建用户行为观察模型，助力企业洞察用户需求，制定有效的商业策略。 模型构建步骤： 定义观察窗口和表现窗口： 观察窗口：用于收集用户行为数据的时间段，例如2007年1月至3月。 表现窗口：用于观察用户行为结果的时间段，例如2007年5月至6月。 设置时间滞后（Time Lag）： Time Lag：为业务部门预留的操作时间，例如2007年4月。 交叉验证： 使用不同时间段的数据进行交叉验证，例如观察窗口为2007年2月至4月，表现窗口为2007年6月至7月，Time Lag为200

这份资料真的是挺实用的，涵盖了多不同领域的知识，适合对数据科学、机器学习和人工智能感兴趣的同学。你会看到从模式识别到KDD，再到数据挖掘等各方面的内容，给你一个全方位的视角。每个专题的链接都有相关的学习资源，像人工智能、统计学习等，不仅可以深入了解这些技术，还能找到一些实用的工具和书籍，嗯，挺适合自己动手实践的！如果你在做数据或者机器学习的项目，这些链接中的资料都会给你大的。，这份资料是个不错的学习起点。

在这个数据爆炸的时代，数据挖掘技术的重要性日益凸显。早在1963年，IBM 7090处理600个案例时，就面临着“机器存储限制，一次只能考虑25个变量”的困境。如今，海量数据蕴藏着巨大的商机，等待我们去挖掘和利用。

数据挖掘的整个流程，蛮像咱们做前端调试的思路——先抓数据、再、搞出个“能用”的东西。腾讯大讲堂第 59 期这场讲得挺通透，提到 Fayyad 他们 1996 年那篇经典论文，老资料但经得住推敲，多基础逻辑到现在都还用得上。 “从数据挖掘到知识发现”的套路，其实跟优化用户行为路径、提炼核心指标那些流程像。数据不是重点，能从中挖出规律、发现机会才是关键。这场讲座里就提到不少实践经验，听完你会有种“啊，原来我早在搞数据挖掘了”的感觉。 想继续往深了挖，可以看看这些相关资料：像是《数据挖掘与知识发现综述》这篇，讲理论但不晦涩；还有《数据挖掘中的知识类别总览》，分类挺清楚，适合做知识图谱前的准备。 哦对

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转E

数据，蕴藏着无限商机，犹如金矿等待挖掘。腾讯研究院数据分析研究室专家Simon Jiang (江宇闻) 将于2009年2月24日腾讯大讲堂，与您共同探讨如何从数据中发现商业价值，洞察先机，决胜千里。

“物以类聚，人以群分”，这句古语在商业领域同样适用。如何精准地将客户分类，找到最有价值的客户群体，是每个企业都在思考的问题。腾讯大讲堂第59期以“数据蕴含商机”为主题，探讨了如何利用数据进行客户细分，以及如何避免维度灾难。 传统的客户细分方法往往依赖人为经验，选取诸如地域、活跃程度等有限的维度。然而，随着数据量的爆炸式增长，维度也随之急剧增加，导致细分数目指数级增长，这就是所谓的“维度灾难”。人脑难以处理如此高维的数据，更无法从中有效地提取信息。 腾讯大讲堂指出，数据驱动的方法可以帮助我们克服维度灾难，实现更精准、高效的客户细分。通过机器学习等技术，我们可以从海量数据中自动识别关键特征，并进行