大数据时代,数据挖掘的魅力不言而喻。
一次偶然的机会,在参加某次活动中有幸获得了程序员杂志,对其主题BIGDATA产生了浓厚的兴趣,从那之后就开始关注大数据的相关知识。
当看到5月的有奖试读活动中有这本《数据挖掘技术(第三版)》的时候,立刻跃跃欲试,忍不住又想扯上几句,呵呵。
当看到5月的有奖试读活动中有这本《数据挖掘技术(第三版)》的时候,立刻跃跃欲试,忍不住又想扯上几句,呵呵。
试读了前三章,谈谈自己的挖掘感想。
总的来说,本书侧重于数据挖掘技术的想法思路(方法),而非技术实现细节。
作者描述了如何将需求转化为数据挖掘任务,从数据中挖掘出知识(模型,规律,趋势。。。),转化为行动,满足需求,从而产生价值的过程。
虽然是以市场营销、销售与客户关系管理中的数据挖掘技术为实例,但是各种技术完全可以应用在数据挖掘的其他场景中。
作者描述了如何将需求转化为数据挖掘任务,从数据中挖掘出知识(模型,规律,趋势。。。),转化为行动,满足需求,从而产生价值的过程。
虽然是以市场营销、销售与客户关系管理中的数据挖掘技术为实例,但是各种技术完全可以应用在数据挖掘的其他场景中。
其实,将数据解释为信息的话,那么我们生活中的数据挖掘可以说是无处不在。
好了,学以致用,就让我用在试读部分挖掘到的知识来解释身边的一件小事。
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有一次出长差,同事(已建立的客户)向我(潜在客户)推荐了附近几家比较有人气的饭店。
其中有一家,每到午餐时间,总是热闹非凡,人满为患。
店主注意到我(新客户)几次都将菜上撒的小葱沫的大部分挑出来后(客户数据),
端上来的午餐的小葱沫总是单独放在小碟子里而不是直接撒在菜上了,并且说这样我可以根据自己的喜好添加适量的小葱沫(进行数据挖掘后转化为行动)。
小小的一个举动,使那家店成了我(已建立的客户)出差期间的首选小饭店之一。
虽然后来由于出差结束,我没法再去那家小饭店(预期流失),但是每次聊到,总是感到很亲切。
如果再有机会到那附近去,一定还会光顾那家小饭店。
而且我也会象我的同事那样,向身边的有机会去那里的人(潜在客户)推荐那家小饭店。
对于这个小店来说,店主的不断的小小的数据挖掘使它成了很有人气的一家店(成果)。
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好了,学以致用,就让我用在试读部分挖掘到的知识来解释身边的一件小事。
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有一次出长差,同事(已建立的客户)向我(潜在客户)推荐了附近几家比较有人气的饭店。
其中有一家,每到午餐时间,总是热闹非凡,人满为患。
店主注意到我(新客户)几次都将菜上撒的小葱沫的大部分挑出来后(客户数据),
端上来的午餐的小葱沫总是单独放在小碟子里而不是直接撒在菜上了,并且说这样我可以根据自己的喜好添加适量的小葱沫(进行数据挖掘后转化为行动)。
小小的一个举动,使那家店成了我(已建立的客户)出差期间的首选小饭店之一。
虽然后来由于出差结束,我没法再去那家小饭店(预期流失),但是每次聊到,总是感到很亲切。
如果再有机会到那附近去,一定还会光顾那家小饭店。
而且我也会象我的同事那样,向身边的有机会去那里的人(潜在客户)推荐那家小饭店。
对于这个小店来说,店主的不断的小小的数据挖掘使它成了很有人气的一家店(成果)。
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这只是数据挖掘的一个很小的例子。
而大规模的数据挖掘会起到更大的成效,已经成为企业在竞争中生存的不可缺少的手段之一了。
不久的将来或者已经是,数据挖掘的各方面人才肯定会成为市场紧缺人才的,呵呵。
从目录上看,后续章节中系统地介绍了各种数据挖掘技术,包括其优缺点和适应性,使读者可以在不同的场景中选择合适的技术。
每种数据挖掘技术都分成了以下几个部分
技术介绍----------概念阐述。
实际案例说明----------使概念更易于被读者消化理解。
经验教训----------总结了一些常见的陷阱,可以帮助读者少走不少弯路。
不管怎么说,由于作者都有着丰富的数据挖掘实践和教学经验,内容很值得期待。
另外,试读部分中,作者强调了理解需求在数据挖掘技术中的重要性。
所以,在挖掘本书前,最好是带着需求。
比如,你想要了解什么是数据挖掘,其方法,应用以及现状和前景------(对数据挖掘感兴趣的人员)
或者想要掌握数据挖掘技术,成为数据挖掘人员------(技术人员)
或者想要更正确地了解业务,更高效地利用资源,更好地进行决策,提高竞争力,抢先抓住机遇------(管理决策人员)
。。。
那么,推荐本书,你可以从中挖掘出你想要的知识,实现你的需求。
题外话:
直觉思维在某种程度上来说是否可以看成是一种无意识的无指导数据挖掘?
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