目前在很多領(lǐng)域，尤其是商業(yè)領(lǐng)域如銀行、電信、電子商務(wù)等。、數(shù)據(jù) 挖掘可以解決很多問(wèn)題，包括營(yíng)銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機(jī)等。數(shù)據(jù) 挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù) 挖掘等等。這些方法從不同的角度應(yīng)用于-2挖掘。(1)分類。分類就是在數(shù)據(jù) library中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是通過(guò)分類模型將數(shù)據(jù)-2/library中的/ items映射到給定的類別中。

(2)回歸分析?；貧w分析反映了數(shù)據(jù)library數(shù)據(jù)的屬性值的特征，通過(guò)表達(dá)數(shù)據(jù) mapping的關(guān)系，找到屬性值之間的依賴關(guān)系。可應(yīng)用于數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及其相關(guān)性的研究。在市場(chǎng)營(yíng)銷中，回歸分析可以應(yīng)用到各個(gè)方面。比如通過(guò)對(duì)本季度銷售的回歸分析，預(yù)測(cè)下一季度的銷售趨勢(shì)，進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷變革。(3)聚類。

看看世界前十電信巨人的大數(shù)據(jù)大游戲數(shù)據(jù)時(shí)代，掌握一個(gè)大數(shù)數(shù)據(jù)無(wú)疑會(huì)讓你在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的時(shí)代領(lǐng)先一步。For。通過(guò)挖掘這些數(shù)據(jù)的深度，他們?cè)谠噲D構(gòu)建一個(gè)全新的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)新的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)點(diǎn)，當(dāng)然也實(shí)現(xiàn)了電信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商向信息運(yùn)營(yíng)商的轉(zhuǎn)型。Zhongyun.com的這篇文章將分析全球排名前十的電信運(yùn)營(yíng)商是如何使用大數(shù)據(jù)的，或許能給你一些啟示。

4G時(shí)代，手機(jī)購(gòu)物、視頻通話、手機(jī)音樂(lè)下載、手機(jī)游戲、手機(jī)IM、手機(jī)搜索、手機(jī)支付等移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)層出不窮。在為用戶創(chuàng)造前所未有的新體驗(yàn)的同時(shí)，也提供了大電信operator挖掘user數(shù)據(jù)value的視角。數(shù)據(jù) 挖掘、數(shù)據(jù)分享、數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為全球電信運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型商業(yè)模式、獲得深入商業(yè)洞察的基本共識(shí)。目前全球120家運(yùn)營(yíng)商中，有48%在實(shí)施“大-2”戰(zhàn)略。

在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù) 挖掘是最關(guān)鍵的作品。大數(shù)據(jù) 挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程，也是一個(gè)決策支持過(guò)程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過(guò)數(shù)據(jù)的高度自動(dòng)化分析，進(jìn)行歸納推理，從挖掘中得出潛在模式，可以幫助企業(yè)、商家和用戶調(diào)整市場(chǎng)政策，降低風(fēng)險(xiǎn)，理性面對(duì)市場(chǎng)，做出正確決策。

數(shù)據(jù) 挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù) 挖掘等等。這些方法從不同的角度應(yīng)用于-2挖掘。(1)分類。分類就是在數(shù)據(jù) library中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是通過(guò)分類模型將數(shù)據(jù)-2/library中的/ items映射到給定的類別中。

Da 數(shù)據(jù)Value挖掘三要素如何充分利用Da 數(shù)據(jù)、Da數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，從而提升企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。只有全面的解決辦法才能有效。目前，越來(lái)越多的企業(yè)將“Da 數(shù)據(jù)”的分析結(jié)果作為判斷自身未來(lái)發(fā)展的依據(jù)。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的商業(yè)預(yù)測(cè)邏輯正日益被新的big 數(shù)據(jù) forecast所取代。但要小心管理大家對(duì)Da 數(shù)據(jù)的期待，因?yàn)楹Ａ康臄?shù)據(jù)只有在有效治理的前提下，才能進(jìn)一步發(fā)揮其商業(yè)價(jià)值。

按照這個(gè)定義，人們首先想到的就是IT系統(tǒng)中一直難以處理但又不容忽視的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。換句話說(shuō)，Big 數(shù)據(jù)不僅需要處理事務(wù)性數(shù)據(jù)的分析，還需要整合社交媒體、電子商務(wù)、決策支持等信息?，F(xiàn)在，分布式處理技術(shù)Hadoop和NoSQL已經(jīng)能夠存儲(chǔ)、處理、分析和/非結(jié)構(gòu)化，但未能提供全面的解決方案來(lái)滿足客戶的需求。

Da 數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有四個(gè)層次:第一，數(shù)據(jù)龐大。從TB級(jí)跳到PB級(jí)；第二，數(shù)據(jù)有很多類型。博客、視頻、圖片、地理信息等。第三，價(jià)值密度低。以視頻為例。在持續(xù)監(jiān)控的過(guò)程中，可能只有一兩秒鐘有用數(shù)據(jù)吧。第四，處理速度快。這最后一點(diǎn)也與傳統(tǒng)的-2挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。該行業(yè)將其分為四個(gè)“V”量，品種，價(jià)值和速度。

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