数据挖掘案例分析（数据挖掘案例分析报告）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据挖掘案例分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据挖掘具有哪些特点?

• 2、大数据挖掘常用的方法有哪些

• 3、谁有通俗易懂的SPSS教程啊

• 4、产品经理必会的10种数据分析方法

一、数据挖掘具有哪些特点?

1、基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

2、非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

4、新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

5、价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

二、大数据挖掘常用的方法有哪些

1.基于历史的MBR分析

基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。

MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。

MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2.购物篮分析

购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起?商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

购物篮分析基本运作过程包含下列三点：

1. 选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

2. 经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

3. 克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

3.决策树

决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

4.遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

5.聚类分析

聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。

6.连接分析

连接分析(Link Analysis)是以数学中之图形理论(graph theory)为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。

7.OLAP分析

严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。

8.神经网络

神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。

9.判别分析

当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical)，而自变量(预测变量)为定量(metric)时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成，则称之为多元判别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。

a. 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。

b. 检定各组的重心是否有差异。

c. 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。

d. 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。

10.逻辑回归分析

当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零;当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

三、谁有通俗易懂的SPSS教程啊

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四、产品经理必会的10种数据分析方法

产品经理必会的10种数据分析方法

随着人口和流量红利的下降，互联网行业必然会朝着精益化运营的方向发展。数据分析在很多互联网人的工作中越发显得重要，而对于产品经理来说，更是如此。

本文将为产品经理介绍数据分析的基本思路，并基于此，衍生出 2 个常见方法和 7 个应用手段，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

一、数据分析的基本思路数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。

基本思路为 5 步，首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据、再根据数据分析的手段提炼业务洞察，最终产出商业决策。

接下来我们用一个案例来具体说明这 5 步思路：某国内 P2P 借贷类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量；最近内部同事建议尝试投放 Google 的 SEM；另外，也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，产品经理该如何进行深度决策？1. 挖掘业务含义

首先要了解市场部想优化什么，并以此为核心的 KPI 去衡量。渠道效果的评估，最重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否『发起借贷』远远比『用户数量』重要。

所以无论是 Google 还是金山渠道，都要根据用户群体的不同，优化相应用户的落地页，提升转化。

2. 制定分析计划

以『发起借贷』为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及 ROI 效果，可以持续观察这部分用户的后续价值。

3. 拆分查询数据

根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据，进行用户分群。

4.提炼业务洞察

在不同渠道进行投放时，要根据 KPI 的变化，推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好，可能因为谷歌大部分的流量在海外，可能会造成转化率低。而金山网络联盟有很多展示位置，要持续监测不同位置的效果，做出最后判断。

5.产出商业决策

最后根据数据洞察，指导渠道的投放决策制。比如停止谷歌渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估，而落地页要根据数据指标持续地进行优化。

二、常见的数据分析方法（一）内外因素分解法内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

社交招聘类网站，一般分为求职者端和企业端，向企业端收费方式之一是购买职位的广告位。业务端人员发现『发布职位』数量在过去的 6 个月里有缓慢下降的趋势。

对于这类某一数据下降的问题，从产品经理的角度来说，可以如何拆解？

根据内外因素分解法分析如下：

1.内部可控因素

产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化；

2.外部可控因素

市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化；

3.内部不可控因素

产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）；

4.外部不可控因素

互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化；

（二）DOSSDOSS 是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

某在线教育平台，提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看 C++ 免费课程的用户，产品经理应该如何辅助分析？按 DOSS 的思路分解如下：

1.具体问题

预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。

2.整体

首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。

3.单一回答

针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。

4.规模化

之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，将课程推荐模型加入到产品设计中。

三、数据分析的应用手段根据基本分析思路，常见的有 7 种数据分析的手段。（一）画像分群画像分群是聚合符合某中特定行为的用户，进行特定的优化和分析。

比如在考虑注册转化率的时候，需要区分移动端和 Web 端，以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。（二）趋势维度

建立趋势图表可以迅速了解市场， 用户或产品特征的基本表现，便于进行迅速迭代；还可以把指标根据不同维度进行切分，定位优化点，有助于决策的实时性；（三）漏斗洞察通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据；

所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。

关注注册流程的每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。

（四）行为轨迹

行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品，投放内容；（五）留存分析留存是了解行为或行为组与回访之间的关联，留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是非常重要的指标之一；

除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。（六）A/B 测试A/B 测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。

产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试产品效果，市场可以通过 A/B 测试来完成不同创意的测试。

要进行 A/B 测试有两个必备因素：

1.有足够的时间进行测试；

2.数据量和数据密度较高；

因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

（七）优化建模当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生；

例如：作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的付费意愿时，可以通过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重，得知用户满足哪些行为之后，付费的可能性会更高。

以上这几种数据分析的方法论，仅仅掌握单纯的理论是不行的。产品经理们需要将这些方法论应用到日常的数据分析工作中，融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好的利用数据，实现整体增长。

以上就是关于数据挖掘案例分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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