描述性的,，無監(jiān)督的學習，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集,，找出潛在的模式并進行分類,。描述性分析是一個無監(jiān)督的學習過程,。與監(jiān)督學習不同，無監(jiān)督學習算法沒有參考指標,，需要結合業(yè)務經(jīng)驗來判斷數(shù)據(jù)分類是否正確,。無監(jiān)督學習耗時長，對建模者的專業(yè)素質要求較高,。在數(shù)據(jù)挖掘建模中,，定義標簽是主題視角。比如營銷預測模型中客戶是否回復,，是建模者自己設定的規(guī)則,。這個規(guī)則可能是在收到營銷消息后的三天內注冊一個賬號并生成訂單?；跁r序預測引擎,，幫您預測未來。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補性,。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結果采取行動之前,，您可以檢查此類行動對公司的影響,。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù),，找出哪些變量對解決問題更重要,，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程,。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法,。相反，它是統(tǒng)計分析方法的延伸和延續(xù),。大多數(shù)統(tǒng)計分析方法都建立在完善的數(shù)學理論和高超的技巧之上,，預測精度尚可，但用戶要求很高,。隨著計算機計算能力的不斷增強,，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能,。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計和技術的一種應用,，它把這些先進復雜的技術綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術就可以執(zhí)行相同的功能,，而更專注于自己要解決的問題,。零售數(shù)據(jù)挖掘快速：分布式計算引擎+自研高效調度技術，只需數(shù)分鐘即可獲得結果,！

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券,，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習慣。另外根據(jù)地點的上下文說的是,，如果你在辦公室用某外賣app點一份外賣,，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳,?；趦热莸耐扑]與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內容的個性化推薦,，和基于用戶行為的個性化推薦,。基于用戶行為的推薦,，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種,。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎上，在產(chǎn)品發(fā)布之初,，沒有那么大量的數(shù)據(jù),。所以這個時候就要依靠基于內容的推薦或者熱度算法?；趦热莸耐扑]一般來說,，基于內容的推薦的意思是,，會在產(chǎn)品初期打造階段引入專家的知識來建立起商品的信息知識庫，建立商品之間的相關度,。比如,，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù),；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格,。在內容的推薦過程中，只需要利用用戶當時的上下文情況：例如用戶正在看一個20萬左右的大眾轎車,，系統(tǒng)就會根據(jù)這輛車的性能參數(shù),，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說,。

機器學習(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則,，并利用規(guī)則預測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說,，機器學習就是把現(xiàn)實生活中的問題抽象成一個數(shù)學模型，用數(shù)學方法求解這個數(shù)學模型,，從而解決現(xiàn)實生活中的問題,。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學科的影響，包括數(shù)據(jù)庫,、機器學習,、統(tǒng)計學、領域知識和模式識別,。簡而言之,，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術,，機器學習和統(tǒng)計學提供數(shù)據(jù)分析技術,。統(tǒng)計學往往忽略了實際效用，癡迷于理論之美,。所以統(tǒng)計學提供的大部分技術,，必須在機器學習領域進一步研究，成為機器學習算法,，才能進入數(shù)據(jù)挖掘領域,。數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法和工具，如聚類,、分類,、關聯(lián)規(guī)則挖掘等，以及數(shù)據(jù)可視化技術,。

也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問題,。在早期團隊資金有限的情況下,，如何更好地提升用戶體驗？如果給用戶的推薦千篇一律,、沒有亮點,，會使得用戶在一開始就對產(chǎn)品失去了興趣，放棄使用,。所以冷啟動的問題需要上線新產(chǎn)品認真地對待和研究,。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來的時候,，如果沒有他在應用上的行為數(shù)據(jù),，也無法預測其興趣。另外,，當新商品上架也會遇到冷啟動的問題,，沒有收集到任何一個用戶對其瀏覽，點擊或者購買的行為,，也無從判斷將商品如何進行推薦,。所以在冷啟動的時候要同時考慮用戶的冷啟動和物品的冷啟動。我總結了并延伸了項亮在《推薦系統(tǒng)實踐》中的一些方法,，可以參考：a.提供熱門內容,，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門的內容優(yōu)先推給用戶,。b.利用用戶注冊信息,，可以收集人口統(tǒng)計學的一些特征，如性別,、國籍,、學歷、居住地來預測用戶的偏好,，當然在極度強調用戶體驗的,，注冊過程的過于繁瑣也會影響到用戶的轉化率，所以另外一種方式更加簡單且有效,，即利用用戶社交網(wǎng)絡賬號授權登陸,，導入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時收集對物品的反饋,，了解用戶興趣,，推送相似的物品。d.在一開始引入專家知識,，建立知識庫,、物品相關度表。使用RFM客戶價值分析器,，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力,。物流數(shù)據(jù)挖掘團隊

強大,，快捷，零門檻,。沒有紛亂的按鈕,，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置,，小白級操作,。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

在構建手機銀行的功能集時，我們需要采用對象視角,。例如,，在手機銀行的營銷響應模型中，手機銀行的特征應該反映對象的成本收益變量,。比如年齡反映了使用手機銀行和去實體渠道的成本,。當建模者意識到標簽是主觀的，他會對標簽的選擇更加慎重,；只有認識到進入模具的特征來自于對象,，才能從對象的角度更高效地構建特征集。首先我們來總結一下機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的定義：數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量不完整的,、有噪聲的,、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程,。換句話說,，數(shù)據(jù)挖掘試圖從海量數(shù)據(jù)中找到有用的信息,。金融數(shù)據(jù)挖掘工具

上海暖榕智能科技有限責任公司辦公設施齊全,，辦公環(huán)境優(yōu)越，為員工打造良好的辦公環(huán)境,。致力于創(chuàng)造的產(chǎn)品與服務,，以誠信、敬業(yè),、進取為宗旨,，以建暖榕,暖榕智能產(chǎn)品為目標，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè),。公司堅持以客戶為中心,、人工智能理論與算法軟件開發(fā)，大數(shù)據(jù)服務,，軟件即服務（SaaS）,，數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務,，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術服務,，信息技術咨詢服務,，社會經(jīng)濟咨詢【依法須經(jīng)批準的項目，經(jīng)相關部門批準后方可開展經(jīng)營活動,?！渴袌鰹閷颍匦抛u,，保質量,，想客戶之所想，急用戶之所急,，全力以赴滿足客戶的一切需要,。自公司成立以來，一直秉承“以質量求生存,，以信譽求發(fā)展”的經(jīng)營理念,，始終堅持以客戶的需求和滿意為重點，為客戶提供良好的暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),，數(shù)據(jù)分析SaaS工具,，數(shù)據(jù)挖掘解決方案，從而使公司不斷發(fā)展壯大,。

本文來自無錫貝卡恩機械貿易有限公司：http://qianshuike.com/Article/61f199937.html