三生三世之 数据挖掘
数据挖掘随着大数据的火爆，如今被大家所吹捧，企业的决策者想把它应用到整个业务流程中，想进入相关行业的小白们，恨不得明天就开始数据挖掘的工作，迈向事业的一个新高度……
在这里不妨和大家谈谈数据挖掘的三生三世
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近些年随着计算机的飞速发展，一方面数据库技术使得企业产出了海量的数据，诞生了大批新的数据需求，但是其数据量的巨大使得传统的分析方法没办法满足需要。同时，人工智能和计算能力的发展也催生了一批全新的分析方法，如 Bootstrap(自助法)、Bayes(贝叶斯)方法与 MCMC(马氏链蒙特卡罗)方法、神经网络、遗传算法、树模型与随机森林等等。
在这些因素的相互作用下，一种新的分析方法论——数据挖掘方法论就应用而生了。
借用张老师的一句话：数据挖掘方法体系，一部分是新的，一部分是旧的，一部分是借的。
与传统的分析方法的区别就是，传统的方法对模型的适用条件有很高的要求，有严格的方法体系，要求慢工出细活；而数据挖掘方法，对理论的严谨性没有很高的要求，算法的细节可以是灰箱或者黑箱，其结果只要得到符合商业的要求就可。
比如消费者在上网时，往往会出现一些相关的购买推荐，这些推荐往往是基于你上次查询或购买的记录来推荐的，那么这些推荐商品大部分就是利用快速的数据挖掘算法筛选出来的，虽然准确率不高，很是简单粗暴，但网站还是更愿意使用这种2秒钟就能反馈给浏览者的弱关联算法，而不愿意采用10分钟才能计算出的准确结果的强关联算法，因为10分钟之后，买家早已不止干嘛去了。
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