舉個例子，如果一個信用卡客戶一個月刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均一年打4次客服電話，從來沒有投訴過，根據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，這個客戶是一個滿意度高，流失風險低的客戶。但如果看到客戶的微博，真實情況是:工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便?？蛻舻目头娫挃?shù)次未接通，客戶多次在微博投訴，客戶流失風險較大。

你需要了解一些數(shù)學模型，比如統(tǒng)計分析，人工智能算法。他的本質是用數(shù)學模型分析數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律來尋找交易機會，用計算機程序搜索交易機會，完成自動化交易。沒有現(xiàn)成的軟件可以做到這一點，因為需要專業(yè)的平臺，不是一個人就能做到的。國內有一些軟件，比如大智慧提供量化分析，還有一些軟件提供股票期貨程序化交易。

事實上，要做出一款適合個人投資者的純量化投資軟件是非常困難的，因為量化策略不像傳統(tǒng)基本面和技術面那樣有既定的必然規(guī)律。他需要探索跨多個學科和領域的數(shù)據(jù)的規(guī)律，然后利用獲得的規(guī)律進行交易。但不同時空的數(shù)據(jù)潛在規(guī)律并不一致，因此量化的流程很難標準化。如果你是計算機或數(shù)學專業(yè)的，可以考慮使用C、C 、SQL等語言，其他可以使用MATLAB/SAS等軟件。

Treiman把復雜的問題變得簡單，提供了很多實用的建議和優(yōu)化方法。這本書里沒有復雜的數(shù)學推導。通過大量實例，了解社會科學研究的基本邏輯和設計思路，圖文并茂，易于理解和把握最新的社會科學成果。量化數(shù)據(jù)分析:通過社會研究來檢驗想法不僅教統(tǒng)計學，還教學生如何用統(tǒng)計學來回答社會問題。

個人建議如下:第一階段:掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和方法。首先我們對數(shù)據(jù)挖掘有一個概念，掌握基本的算法，比如分類算法，聚類算法，協(xié)同過濾算法等等。參考書:《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術》(第三版)，樊明、孟曉峰譯。第二階段:掌握大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘和分布式處理算法?，F(xiàn)在已經進入大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法已經不適用于王斌翻譯的參考書:《大數(shù)據(jù):互聯(lián)網大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》。

Hadoop有一個Mahout組件，包含了幾乎所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則等等。參考書:Hadoop在行動(第二版)，作者:陸家恒。另外，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫技術、人工智能技術、機器學習技術、統(tǒng)計學習理論、數(shù)據(jù)可視化等一系列技術的綜合，所以，要想學好數(shù)據(jù)挖掘，就得了解這些技術。建議看浙大王燦老師的數(shù)據(jù)挖掘課程，網上搜一下。