数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。对餐饮企业而言,数据挖掘的主要任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据,以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据;之后利用数据分析手段,实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选址优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测;最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员,为餐饮企业降低运营成本,增加盈利能力,实现精准营销,策划促销活动等提供智能服务支持。从本节开始,将以餐饮行业的数据挖掘应用为例,详细介绍数据挖掘的建模过程。
数据挖掘建模过程指南-学习笔记
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频繁模式的挖掘方法,是数据里常用的套路。你想想,购物车里老是一起出现的商品,能不能用来推荐?答案是:能。比如信用卡交易、医疗记录、用户行为日志,挖一挖都有不少发现。
分类与回归也挺有意思。一个用来分门别类(像垃圾邮件识别),一个是拿来预测数值(比如房价估算)。嗯,方法不少,像决策树、支持向量机这些,都是上得了台面的选手。用Matlab跑起来也比较顺手,响应快,调参还方便。
聚类也是老朋友了,用户画像、图像识别、文本分类都离不开它。它的思路就是——把相似的东西放一起,不相干的分开。逻辑听着简单,实现的时候还是得靠靠谱的工具。
我自己用下来,Matlab配合一些经典模型还挺顺的。比如这个支持向量机
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