1.定義問題。開始搜索知識之前的個也是重要的要求是理解數據和業務問題。應該對目標有一個清晰明確的定義，即決定你到底想做什么。例如，如果你想增加電子郵件的使用，你可能想“增加用戶使用”或“增加用戶使用價值”。為解決這兩個問題而創建的模型幾乎完全不同，需要做出決定。2.創建數據挖掘庫，創建數據挖掘庫包括以下步驟：數據挖掘、數據描述、選擇、數據質量評估和數據清理、合并和集成、元數據創建、數據挖掘庫加載和數據挖掘庫維護。3、數據分析。分析的目標是找到對預測輸出影響的數據字段，并決定是否定義派生字段。如果數據集包含成百上千個字段，查看和分析數據會非常耗時和繁瑣，這時候就需要選擇一款界面良好、功能強大的工具軟件來幫助你完成這些任務。使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。制造業數據挖掘潛在客戶挖掘

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結果。大多數公司的數據挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數據進行采集、處理和整理、展示結果等，主要集中在算法上。數據挖掘就是通過數據的表象發現隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關事物背后隱藏的規律和聯系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發才能擅長數據挖掘和分析，其實不然。在企業的實際運作中，比較好的大數據挖掘工程師應該是熟悉和了解業務的人。經濟數據挖掘師我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。

    注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協同過濾之外，還有基于內容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協同過濾這種方法的思想。亞馬遜網站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產品經理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數據的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現的其他數據。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數據中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。

1.準備數據：這是構建模型之前的之后一個數據準備步驟。這一步可以分為四個部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創建、變量的轉換。2.建立模型：模型構建是一個迭代過程。您需要仔細研究各種模型，以確定哪種模型對解決特定業務問題有用。部分數據用于構建模型，其余數據用于測試和驗證生成的模型。有時還有第三組數據，稱為驗證集，因為測試聚會受到模型特性的影響，需要一個單獨的數據集來檢驗模型的準確性。要訓練和測試數據挖掘模型，您需要將數據至少分成兩部分，一部分用于訓練模型，另一部分用于測試模型。3.評價模型：建立模型后，需要對得到的結果進行評價，解釋模型的價值。測試集的準確性只對用于構建模型的數據有影響。在實際應用中，有必要進一步了解錯誤的類型及其相關成本。經驗表明，高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內置了各種假設，因此直接在現實世界中測試模型非常重要。先小面積應用，得到一些測試數據，滿意后再大面積推廣。 彈性成本：按需使用，不需運維、不養團隊、節省高額咨詢費！

數據挖掘依賴于（1）基于統計的抽樣、估計和假設檢驗的思想；（2）基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數據挖掘也迅速吸收了其他領域的思想，包括優化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發揮著重要的支撐作用。特別是，數據庫系統必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數據集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數據，并且在無法集中處理數據時更為重要。數據挖掘和OLAP的區別在于，數據挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數據庫中查找模型本身。基本上，這是一個歸納過程。例如，使用數據挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數據挖掘工具可以幫助他發現高負債和低收入的影響因素，甚至可以發現一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。基于RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。制造業數據挖掘潛在客戶挖掘

絕大多數分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。制造業數據挖掘潛在客戶挖掘

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統［J］.中國衛生統計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數據時代背景下的品牌汽車銷量預測的實證研究［D］.開封：河南大學,2014.［16］田銳鋒.用季節**乘模型預測奧迪汽車在華銷量［J］.統計與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：謝天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：數據挖掘、電子商務與決策支持。崔田（1991-），通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：數據挖掘、電子商務。E-mail：@。制造業數據挖掘潛在客戶挖掘

上海暖榕智能科技有限責任公司成立于2019-12-11年，在此之前我們已在暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案行業中有了多年的生產和服務經驗，深受經銷商和客戶的好評。我們從一個名不見經傳的小公司，慢慢的適應了市場的需求，得到了越來越多的客戶認可。公司主要經營暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案，公司與暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案行業內多家研究中心、機構保持合作關系，共同交流、探討技術更新。通過科學管理、產品研發來提高公司競爭力。公司會針對不同客戶的要求，不斷研發和開發適合市場需求、客戶需求的產品。公司產品應用領域廣，實用性強，得到暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案客戶支持和信賴。上海暖榕智能科技有限責任公司依托多年來完善的服務經驗、良好的服務隊伍、完善的服務網絡和強大的合作伙伴，目前已經得到數碼、電腦行業內客戶認可和支持，并贏得長期合作伙伴的信賴。