文本挖掘

第一部分 导论 第1章 商业数据挖掘简介 　1.1 介绍 　1.2 进行数据挖掘需要什么 　1.3 数据挖掘 　1.4 集聚营销 　1.5 商业数据挖掘 　1.6 数据挖掘工具 第2章 数据挖掘过程与知识发 　2.1 CRISP-DM 　2.2 知识发现过程 第3章 数据挖掘的数据库支持 　3.1 数据仓库 　3.2 数据集市 　3.3 联机分析处理 　3.4 数据仓库的实现 　3.5 元数据 　3.6 系统示范 　3.7 数据质量 　3.8 软件产品 　3.9 实例 第二部分 数据挖掘工具 第4章 数据挖掘方法概述 　4.1 数据挖掘方法 　4.2 数据挖掘视野 　4.3 数据挖掘的作用 　4.4 实证数据集 附录4A 第5章 聚类分析 　5.1 聚类分析 　5.2 聚类分析的描述 　5.3 类数量的变动 　5.4 聚类分析的运用 　5.5 在软件中使用聚类分析 　5.6 大数据集的方法运用 　5.7 软件产品 附录5A 第6章 数据挖掘中的回归算法 　6.1 回归模型 　6.2 逻辑回归 　6.3 线性判别分析 　6.4 数据挖掘中回归的实际应用 　6.5 大样本数据集的模型应用 第7章 数据挖掘中的神经网络 　7.1 神经网络 　7.2 数据挖掘中的神经网络 　7.3 神经网络的商业应用 　7.4 神经网络应用于大样本数据集 　7.5 神经网络产品 第8章 决策树算法 　8

第一节数据挖掘 现给一拉基本概念 数据挖掘 ：从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程 数据挖掘的基本任务 包括利用 分类与预测 、 聚类分析 、 关联规则 、 时序模式 、 异常检测 、 智能推荐 等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力 分类与预测和聚类分析的最大区别是有无标签，又称作有监督学习和无监督学习 比如：分类学习是在给你许多东西，里面会爬的是A，不会爬的是B，现在让你判断新来的是A还是B，就相当于现有一个老师告诉了你标签 　而聚类分析是给你许多东西，你自己去分类，标准不同而类别不同，现在让你判断新来的是你分的哪一个类别里的，就相当于没有老师自己莽 关联规则感觉就像因果，比如A发生了导致B发生了，那下一次A发生了，就去推测B可能发生 时序模式就是基于事物发展的延续性和随机性预测事物未来的发展，如：销售量预测、天气预测等 数据挖掘的建模过程 第一步分随机抽样，等距抽样，分层抽样，从起始顺序抽样，分类抽样等 第二步就是获取数据信息 比如第三步我们发现的是线性模型fx = ax + b 第四步就是求a 和 b 第五步就是用数据测试模型合不合理，然后不断去完善 交叉验证法 把总数据分成两部分，一部分为训练集，一部分为测试集

数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一、 数据挖掘对象 根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。 二、数据挖掘流程 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。 三、 数据挖掘分类 直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性，即列)进行描述。 间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。 四、数据挖掘的方法 神经网络方法 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注

第一章答案 该答案为本人转载 ，原著[Ma_Jack](https://blog.csdn.net/u013272948/article/details/71024949) 1.1　什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 数据挖掘不是一种广告宣传，它是一个应用驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算和许多应用领域的大量技术。它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流入系统的数据等。当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：(1).数据清理：清楚噪声和删除不一致数据；(2).数据集成：多种数据源可以组合在一起；(3).数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；(4).数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；(5).数据挖掘

大数据专业未来就业前景如何？ 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据专业就业三大方向 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 大数据专业人才就业薪资 1基础人才：数据分析师  北京数据分析平均工资：¥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。 数据分析师岗位职责 业务类别:技术 业务方向:数据分析  工作职责: 1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析

商业智能 ，又称 商务智能 ，英文为 Business Intelligence ，简写为 BI 。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具 。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而 商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策 。为了 将数据转化为知识 ，需要利用 数据仓库 、 联机分析处理（ OLAP ）工具 和 数据挖掘 等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它 只是数据仓库、 OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用 。 商业智能的概念于 1996 年最早由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定 。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 。 可以认为， 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（ insight ），促使他们做出对企业更有利的决策 。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成

Chapter1 数据挖掘基础 目录 Chapter1 数据挖掘基础 什么是数据挖掘 数据挖掘的基本过程 定义挖掘目标 数据取样 数据探索 数据预处理 模型评价 什么是数据挖掘  从数据中淘金，从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是数据挖掘。 数据挖掘的基本过程 定义挖掘目标  针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因此，我们必须分析应用领域，包括应用中的各种知识和应用目标，了解相关领域的情况，熟悉背景知识，弄清用户需求。 数据取样  在明确了需要进行挖掘的目标以后，接下来就需要从业务系统中抽取出一个与挖掘目标相关的样本数据子集。抽取数据的标准，一是相关性，二是可靠性，三是有效性，而不是动用全部的企业数据。通过对数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。  进行数据取样，一定要严把质量关。在任何时候都不能忽视数据的质量，即使是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量。因为数据挖掘是要探索企业运作的内在规律性，原始数据有误，就很难从中探索规律性。若真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此下去，则很可能会造成误导。若从正在运行的系统中进行数据取样

电商大数据分析技术 一、电商大数据分析主要体现 1，其实对于电子商务来说最早的大数据分析是体现在分析网站数据上，现在电子商务的形式变得多样化，无论是PC端还是移动端百花齐放，而最开始电子商务主要的载体就是网站，因此分析网站每天或者每个时段的流量以及来源和具体的用户追踪数据等，这些都属于大数据分析。 2，随着电子商务的成熟，现在的电子商务不仅有网站一种载体，还有各种平台和app等载体，因此电商大数据分析就体现在RFM模型上，RFM模型指的是从各个渠道了解客户访问的产品的分类品牌价格和渠道等数据，打造完成的客户消费模型，以此来分析出有用的数据。 3，电子商务大数据分析自然不能只停留在用户行为的模仿，还体现在营销活动的精细化分析方面，具体的分析对象则是产品而不是用户，以产品为中心采集和分析数据，得到营销活动精细化的分析数据，最终可以用来优化产品。 4，大数据分析技术现在已经非常的成熟，因此在电子商务方面的体现还有分析产品之间的关联性，通过大量的数据分析得出产品和产品之间的关联性，这样可以让商家作为参考来调整产品。 二、数据挖掘与分析 随着移动通信和行动装置普及、物联网和网络发展，以及云端技术的不断进步，现今数据产生、搜集和储存方式比以往更为方便。数据挖掘与大数据分析可以从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息、洞察或知识，创造更多新价值。

下面是一些关于 大数据 挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.

对情感进行分析，对评论数据进行相应的分析。 可以用结巴进行分词，主要是划分各文本之间的关系，进行分词操作。 Dict.txt是指结巴使用的分词，也可以自己定义相应的结巴词典，也可以下载一些好用的词典。 第一个参数：我们的词汇； 第二个参数：词频（即重要的程度）； 第三个参数：词性 1）使用jieba进行分词： #!/usr/bin/env python # _*_ UTF-8 _*_ import jieba sentence = " 我喜欢东方明珠 " # cut_all=True ：为全模式。 # cut_all=FALSE ：精准模式。 words = jieba.cut(sentence , cut_all = True ) print (words) # 全模式分词，用的是循环才能获取相应的结果，如果直接 print 则显示不成功。 for item in words: print (item) print ( "----------------" ) # 精准模式分词。 words2 = jieba.cut(sentence , cut_all = False ) for item in words2: print (item) print ( "----------------" ) # 搜索引擎分词： words3 = jieba.cut_for_search