企业数据：数据挖掘与机器学习

数据挖掘和机器学习已经成为企业数据应用时必不可少的工具，在预测建模、分类与聚类等方面有着重要作用，企业在进行数据分析中可以使用它们得到更加准确的结果。

一、数据挖掘和机器学习

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它的主要目的是预测和描述数据，在过去的经验基础上预言未来趋势，检测异常数据。进行数据挖掘时，一需要先明确自己的目的，再进行数据收集和清洗工作，然后是模型构建和评估模型，最后才是将这些模型部署到系统中。

数据挖掘技术常见的有统计，聚类，可视化，归纳决策树，神经网络，关联规则，分类等。通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现目标。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

在工作中，机器学习的步骤主要分为：数据收集，数据预处理，特征提取，模型训练，模型评估以及模型部署。这其实和数据挖掘的工作过程及其相似。

按照模型类型分为两大类，有监督学习和无监督学习。

在有监督学习中，模型使用标记数据集进行训练，其中模型学习每种类型的数据。训练过程完成后，模型会根据测试数据（训练集的子集）进行测试，然后预测输出。

无监督模型使用未标记的数据集进行训练，并允许在没有任何监督的情况下对该数据进行操作，模型本身会从给定数据中找到隐藏的模式和见解。它可以比作在学习新事物时发生在人脑中的学习。

二、预测建模

预测建模由预测和建模组成。

预测是指人们利用已经掌握的知识和手段，预先推知和判断事物未来发展状况的一种活动。具体说来，就是人们根据事物过去发展变化的客观过程和某些规律性，根据事物运动和变化的状态，运用各种定性和定量分析方法，对事物未来可能出现的趋势和可能达到的水平所进行的科学推测。预测作为一种人类认识活动，早就存在于人类社会实践中，并随着生产力和生产关系的发展而不断发展。

建模，就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。

预测建模使用统计数据来预测结果。大多数情况下，人们想要预测的事件发生在未来，但预测建模可以应用于任何类型的未知事件，无论它何时发生。例如，预测模型通常用于在犯罪发生后检测犯罪和识别嫌疑人。

目标预测

在企业运营过程中，经常需要对未来的趋势和目标进行预测，比如销售目标的制定需要预测销售额，根据设备等多方面情况预测生产目标，以及后续的资源规划。

而机器学习和数据挖掘为目标预测提供了便利的方法，可以通过此从大量的历史数据中提取相应的模型和趋势，并构建准确的预测模型。

两者在目标预测中常见的应用有回归分析，时间序列分析，机器学习算法的应用，集成方法等。

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的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。可以通过拟合历史数据和相关因素之间的关系，预测目标变量的未来值。线性回归、多项式回归等技术可用于销售量、市场需求等连续性目标的预测。

时间序列模型是一种对基于时间的数据进行分析的预测模型建模方法。它通过分析时间序列上的趋势和周期性来预测未来的值。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是最常用的分析方法，适用于销售趋势、季节性需求等的预测。

机器学习的监督学习算法可以根据历史数据的特征和目标值进行训练，从而预测未来的结果。例如，通过训练历史销售数据和相关市场指标，从而·预测未来销售额或市场需求的变化。

而将多个预测模型集成，可以减少单个模型的偏差和方差，从而得到更稳定和可靠的预测结果。

三、分类与聚类

分类

分类就是指按照种类、等级或性质分别归类。在企业数据分析中，分类的概念被用于多种任务中，诞生了许多分类算法。

决策树：

决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习。在企业应用中，主要用于客户分类、产品推荐和风险评估等场景。

支持向量机（SVM）：

SVM是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，这种分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。SVM在很多诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数据挖掘，手写字符识别等领域有很多的应用。在企业数据分析中，SVM可以用来做信用评估、欺诈检测和市场细分等。

朴素贝叶斯：

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，它的核心思想是选择有最高概率的决策(分类)。被称作“朴素”是因为它假设各个特征之间相互独立且重要性相同。通常用于分类任务，比如文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等。

聚类

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。

在实际应用中，可以通过聚类将相似的数据样本分组。

一些常见的聚类算法有：K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

K均值聚类是一种动态聚类方法，在原始图像集合(N个图像)中随机选择k个原始图像作为k个类，逐个分析剩余图像，计算该图像与k个类之间的距离，将该图像归入与之最邻近的类，重新计算该类的类平均图，依次类推直至分析完剩余N-k个图像；之后，再逐个对集合中的N个图像依次重复上面的计算和归类，不断重复此步骤，直到k个类平均图收敛，由此得到对原始图像集合的k个分类。在企业分类场景中，K均值聚类可用于市场细分、顾客群体划分和产品推荐等。

层次聚类是在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集划分可采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自顶向下”的分拆策略，通过层次聚类可以使企业发现数据中的层次结构和关联关系，主要用于市场细分、产品组合优化和供应链管理等方面。

密度聚类，通俗来说就是将数据聚集在高密度区域，根据密度的差异进行分类。企业可以用密度聚类进行异常检测、故障诊断和网络流量分析。

四、数据挖掘和机器学习工具

在进行数据分析时，用来数据挖掘和机器学习的工具有很多，下面列举了一些常用的主流工具：

SQL:不必多说，和数据有关的就绕不开sql。

Python:伴随着人工智能的火热，python近年来也变得人们起来。Python拥有许多库，其中scikit-learn库提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。此外，Python还有NumPy和Pandas,可以用于数据处理和分析。

R及其库：R是另一种广泛用于数据分析和统计建模的编程语言。R语言生态系统中有许多用于数据挖掘和机器学习的库和包，如caret、randomForest等。

XGBoost：做分类的工具，提供离线的Python训练和在线的C++调用功能，方便机器学习从业者训练模型和线上部署。

Tensorflow：深度学习的经典工具之一。

不同的工具和平台可能在支持的算法和功能方面有所差异。在使用时需要根据自身需求来选择相应的平台。我们在选择工具时还需要综合考虑到使用体验，性能，容量，稳定性多个方面。

五、企业数据分析需要注意的地方

1.数据质量

不管是哪个方面，数据质量都对最终的输出结果有着重要的影响，一个低质量的数据集会导致建立的模型不够准确，预测成果出现偏差。在实际进行数据分析时，我们拿到数据集需要检查数据集是否存在缺失，异常，然后对异常的地方进行专门的数据处理，保证我们使用的数据集是完整可靠的。

2.特征工程

在进行数据模型的建立是，我们需要选取对模型预测有用的特征，特征的选取对模型结果有着直接的影响。因此，在特征选取上，我们首先需要选取的就是和变量相关性高的特征，可以通过相关性分析、卡方检验、信息增益等选择方法协助特征选取。对于一些文本数据，我们需要通过提取里面的信息来选取特征，常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、独热编码、文本特征提取等。

3.模型解释性

在实际场景中，模型的理解和解释是一个重点，它对决策十分重要。对于复杂的模型，可以采用决策树，逻辑回归等解释性强的方法解释模型。也可以通过特征和可视化工具辅助解释模型。

总结

数据挖掘与机器学习对于企业数据来说是非常重要的，通过预测建模和分类与聚类等技术，企业可以从大量数据中获取有价值的信息，并基于这些信息做出更准确的决策。当然，在使用这些工具时是也要注意相关的问题，根据自身的需求和实际情况来，注意数据分析时的面临的问题，才能更好地应用这两大利器。

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