¿Cuáles son los pasos para el análisis y modelado de datos?
El algoritmo de clasificación es uno de los métodos de minería de datos más utilizados. Su idea central es encontrar * * * las mismas características de los elementos de datos de destino y dividirlos en diferentes categorías. según las reglas de clasificación. El algoritmo de agrupamiento divide un conjunto de datos en varias categorías en función de similitudes y diferencias, de modo que la similitud entre el mismo tipo de datos sea lo más grande posible y la similitud entre diferentes tipos de datos sea lo más pequeña posible. El propósito de la clasificación y la agrupación es clasificar elementos de datos, pero existe una diferencia significativa entre los dos. La clasificación es aprendizaje supervisado, es decir, se conocen las categorías. Al entrenar y aprender sobre datos con clasificaciones conocidas, se pueden encontrar características de estas diferentes categorías y luego clasificarlas en datos no clasificados. Pero la agrupación es un aprendizaje no supervisado y no requiere capacitación ni datos de aprendizaje. Los algoritmos de clasificación comunes incluyen algoritmos de clasificación de árboles de decisión y algoritmos de clasificación bayesianos. Los algoritmos de agrupación incluyen agrupación de sistemas, agrupación de K-medias, etc.
2. Análisis de regresión
El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa entre dos o más variables. Sus principales preguntas de investigación incluyen las características de tendencia de las secuencias de datos, secuencias de datos. predicciones y correlaciones entre datos. Según el número de variables independientes en el modelo, los algoritmos de regresión se pueden dividir en análisis de regresión univariante y análisis de regresión multivariable, según la relación entre variables independientes y variables dependientes, se pueden dividir en análisis de regresión lineal y análisis de regresión no lineal.
3. Red neuronal
El algoritmo de red neuronal es un sistema de red desarrollado sobre la base de investigaciones neurobiológicas modernas que simula el mecanismo de procesamiento de información del cerebro humano. No solo tiene potencia informática general, sino que también tiene la capacidad de pensar, aprender y memorizar conocimientos. Es un algoritmo de aprendizaje basado en tutoriales que puede simular la entrada y salida de sistemas complejos y tiene capacidades de mapeo no lineal muy sólidas. El proceso de minería basado en redes neuronales incluye cuatro etapas: preparación de datos, extracción de reglas, aplicación de reglas y evaluación de predicciones. En la minería de datos, los algoritmos de redes neuronales se utilizan a menudo para la predicción.
4. Análisis de correlación
El análisis de correlación consiste en encontrar la asociación, correlación o estructura causal entre conjuntos de elementos o conjuntos de objetos en datos de transacciones, datos relacionales u otros soportes de información, es decir, descripción Reglas de relación entre diferentes elementos de datos en una base de datos. Por ejemplo, si un elemento de datos cambia mientras otro cambia, puede haber alguna correlación entre los dos elementos de datos. El análisis de correlación es un modelo de minería de datos muy útil que puede ayudar a las empresas a generar muchas recomendaciones útiles de carteras de productos, combinaciones de descuentos y promociones, encontrar clientes potenciales y realizar realmente la minería de datos. 4 La aplicación de la minería de big data de marketing al marketing de precisión se puede dividir en dos categorías: aplicaciones fuera de línea y aplicaciones en línea. Entre ellas, las aplicaciones fuera de línea se utilizan principalmente para la extracción de datos basada en retratos de clientes, y se llevan a cabo actividades de marketing específicas para diferentes propósitos, incluida la extracción de clientes potenciales, la retención de clientes perdidos, los medios de marketing refinados, etc. Las aplicaciones en línea se basan en resultados de extracción de datos en tiempo real, publicidad y marketing precisos, incluidos DMP, DSP y compras programáticas.