數(shù)據(jù)挖掘案例分析（數(shù)據(jù)挖掘案例分析報(bào)告）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘案例分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)挖掘具有哪些特點(diǎn)?

• 2、大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

• 3、誰有通俗易懂的SPSS教程啊

• 4、產(chǎn)品經(jīng)理必會的10種數(shù)據(jù)分析方法

一、數(shù)據(jù)挖掘具有哪些特點(diǎn)?

1、基于大量數(shù)據(jù)：并非說小數(shù)據(jù)量上就不可以進(jìn)行挖掘，實(shí)際上大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的算法都可以在小數(shù)據(jù)量上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面過小的數(shù)據(jù)量完全可以通過人工分析來總結(jié)規(guī)律，另一方面來說，小數(shù)據(jù)量常常無法反映出真實(shí)世界中的普遍特性。

2、非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應(yīng)該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的“經(jīng)過我的計(jì)算，我發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象，到本場比賽結(jié)束為止，這屆世界杯的進(jìn)球數(shù)和失球數(shù)是一樣的。非常的巧合!”那種知識。這點(diǎn)看起來勿庸贅言，但是很多不懂業(yè)務(wù)知識的數(shù)據(jù)挖掘新手卻常常犯這種錯誤。

3、隱含性：數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)深藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的知識，而不是那些直接浮現(xiàn)在數(shù)據(jù)表面的信息。常用的BI工具，例如報(bào)表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。

4、新奇性：挖掘出來的知識應(yīng)該是以前未知的，否則只不過是驗(yàn)證了業(yè)務(wù)專家的經(jīng)驗(yàn)而已。只有全新的知識，才可以幫助企業(yè)獲得進(jìn)一步的洞察力。

5、價值性：挖掘的結(jié)果必須能給企業(yè)帶來直接的或間接的效益。有人說數(shù)據(jù)挖掘只是“屠龍之技”，看起來神乎其神，卻什么用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認(rèn)的是在一些數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中，或者因?yàn)槿狈γ鞔_的業(yè)務(wù)目標(biāo)，或者因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量的不足，或者因?yàn)槿藗儗Ω淖儤I(yè)務(wù)流程的抵制，或者因?yàn)橥诰蛉藛T的經(jīng)驗(yàn)不足，都會導(dǎo)致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數(shù)據(jù)挖掘的確可以變成提升效益的利器。

二、大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

1.基于歷史的MBR分析

基于歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預(yù)測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。

MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(shù)(distance function)與結(jié)合函數(shù)(combination function)。距離函數(shù)的用意在找出最相似的案例;結(jié)合函數(shù)則將相似案例的屬性結(jié)合起來，以供預(yù)測之用。

MBR的優(yōu)點(diǎn)是它容許各種型態(tài)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不需服從某些假設(shè)。另一個優(yōu)點(diǎn)是其具備學(xué)習(xí)能力，它能藉由舊案例的學(xué)習(xí)來獲取關(guān)于新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數(shù)據(jù)，有足夠 的歷史數(shù)據(jù)方能做良好的預(yù)測。此外記憶基礎(chǔ)推理法在處理上亦較為費(fèi)時，不易發(fā)現(xiàn)最佳的距離函數(shù)與結(jié)合函數(shù)。其可應(yīng)用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應(yīng)預(yù)測、醫(yī)學(xué)診療、反應(yīng)的歸類等方面。

2.購物籃分析

購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么樣的東西應(yīng)該放在一起?商業(yè)上的應(yīng)用在藉由顧客的購買行為來了解是什么樣的顧客以及這些顧客為什么買這些產(chǎn)品， 找出相關(guān)的聯(lián)想(association)規(guī)則，企業(yè)藉由這些規(guī)則的挖掘獲得利益與建立競爭優(yōu)勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設(shè)計(jì) 吸引客戶的商業(yè)套餐等等。

購物籃分析基本運(yùn)作過程包含下列三點(diǎn)：

1. 選擇正確的品項(xiàng)：這里所指的正確乃是針對企業(yè)體而言，必須要在數(shù)以百計(jì)、千計(jì)品項(xiàng)中選擇出真正有用的品項(xiàng)出來。

2. 經(jīng)由對共同發(fā)生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯(lián)想規(guī)則。

3. 克服實(shí)際上的限制：所選擇的品項(xiàng)愈多，計(jì)算所耗費(fèi)的資源與時間愈久(呈現(xiàn)指數(shù)遞增)，此時必須運(yùn)用一些技術(shù)以降低資源與時間的損耗。

購物籃分析技術(shù)可以應(yīng)用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預(yù)測未來顧客可能購買什么。對于電信與金融服務(wù)業(yè)而言，經(jīng)由購物籃分析能夠設(shè)計(jì)不同的服務(wù)組合以擴(kuò)大利潤。保險業(yè)能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合并作預(yù)防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導(dǎo)致并發(fā)癥的判斷依據(jù)。

3.決策樹

決策樹(Decision Trees)在解決歸類與預(yù)測上有著極強(qiáng)的能力，它以法則的方式表達(dá)，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經(jīng)由不斷詢問問題最終能導(dǎo)出所需的結(jié)果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀(jì)錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態(tài)。

4.遺傳算法

遺傳算法(Genetic Algorithm)學(xué)習(xí)細(xì)胞演化的過程，細(xì)胞間可經(jīng)由不斷的選擇、復(fù)制、交配、突變產(chǎn)生更佳的新細(xì)胞?；蛩惴ǖ倪\(yùn)作方式也很類似，它必須預(yù)先建立好一個模式，再經(jīng)由一連串類似產(chǎn)生新細(xì)胞過程的運(yùn)作，利用適合函數(shù)(fitness function)決定所產(chǎn)生的后代是否與這個模式吻合，最后僅有最吻合的結(jié)果能夠存活，這個程序一直運(yùn)作直到此函數(shù)收斂到最佳解?；蛩惴ㄔ谌杭?(cluster)問題上有不錯的表現(xiàn)，一般可用來輔助記憶基礎(chǔ)推理法與類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。

5.聚類分析

聚類分析(Cluster Detection)這個技術(shù)涵蓋范圍相當(dāng)廣泛，包含基因算法、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)中的群集分析都有這個功能。它的目標(biāo)為找出數(shù)據(jù)中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運(yùn)用到群集偵測技術(shù)，以作為研究的開端。

6.連接分析

連接分析(Link Analysis)是以數(shù)學(xué)中之圖形理論(graph theory)為基礎(chǔ)，藉由記錄之間的關(guān)系發(fā)展出一個模式，它是以關(guān)系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關(guān)系發(fā)展出相當(dāng)多的應(yīng)用。例如電信服務(wù)業(yè)可藉連結(jié)分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進(jìn)而推斷顧客使用偏好為何，提出有利于公司的方案。除了電信業(yè)之外，愈來愈多的營銷業(yè)者亦利用連結(jié)分析做有利于 企業(yè)的研究。

7.OLAP分析

嚴(yán)格說起來，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特別的一個數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數(shù)據(jù)所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術(shù)一般，透過圖表或圖形等方式顯現(xiàn)，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成信息的目標(biāo)。

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以重復(fù)學(xué)習(xí)的方法，將一串例子交與學(xué)習(xí)，使其歸納出一足以區(qū)分的樣式。若面對新的例證，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可根據(jù)其過去學(xué)習(xí)的成果歸納后，推導(dǎo)出新的結(jié)果，乃屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)問題也可采類神經(jīng)學(xué)習(xí)的方式，其學(xué)習(xí)效果十分正確并可做預(yù)測功能。

9.判別分析

當(dāng)所遭遇問題它的因變量為定性(categorical)，而自變量(預(yù)測變量)為定量(metric)時，判別分析為一非常適當(dāng)之技術(shù)，通常應(yīng)用在解決分類的問題上面。若因變量由兩個群體所構(gòu)成，稱之為雙群體 —判別分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多個群體構(gòu)成，則稱之為多元判別分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。

a. 找出預(yù)測變量的線性組合，使組間變異相對于組內(nèi)變異的比值為最大，而每一個線性組合與先前已經(jīng)獲得的線性組合均不相關(guān)。

b. 檢定各組的重心是否有差異。

c. 找出哪些預(yù)測變量具有最大的區(qū)別能力。

d. 根據(jù)新受試者的預(yù)測變量數(shù)值，將該受試者指派到某一群體。

10.邏輯回歸分析

當(dāng)判別分析中群體不符合正態(tài)分布假設(shè)時，邏輯回歸分析是一個很好的替代方法。邏輯回歸分析并非預(yù)測事件(event)是否發(fā)生，而是預(yù)測該事件的機(jī)率。它將自變量與因變量的關(guān)系假定是S行的形狀，當(dāng)自變量很小時，機(jī)率值接近為零;當(dāng)自變量值慢慢增加時，機(jī)率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協(xié) 率開始減小，故機(jī)率值介于0與1之間。

三、誰有通俗易懂的SPSS教程啊

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四、產(chǎn)品經(jīng)理必會的10種數(shù)據(jù)分析方法

產(chǎn)品經(jīng)理必會的10種數(shù)據(jù)分析方法

隨著人口和流量紅利的下降，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)必然會朝著精益化運(yùn)營的方向發(fā)展。數(shù)據(jù)分析在很多互聯(lián)網(wǎng)人的工作中越發(fā)顯得重要，而對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，更是如此。

本文將為產(chǎn)品經(jīng)理介紹數(shù)據(jù)分析的基本思路，并基于此，衍生出 2 個常見方法和 7 個應(yīng)用手段，希望在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中能給大家?guī)韼椭?/p>

一、數(shù)據(jù)分析的基本思路數(shù)據(jù)分析應(yīng)該以業(yè)務(wù)場景為起始思考點(diǎn)，以業(yè)務(wù)決策作為終點(diǎn)。

基本思路為 5 步，首先要挖掘業(yè)務(wù)含義、制定分析計(jì)劃、從分析計(jì)劃中拆分出需要的數(shù)據(jù)、再根據(jù)數(shù)據(jù)分析的手段提煉業(yè)務(wù)洞察，最終產(chǎn)出商業(yè)決策。

接下來我們用一個案例來具體說明這 5 步思路：某國內(nèi) P2P 借貸類網(wǎng)站，市場部在百度和 hao123 上都有持續(xù)的廣告投放，吸引網(wǎng)頁端流量；最近內(nèi)部同事建議嘗試投放 Google 的 SEM；另外，也需要評估是否加入金山網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟進(jìn)行深度廣告投放。在這種多渠道的投放場景下，產(chǎn)品經(jīng)理該如何進(jìn)行深度決策？1. 挖掘業(yè)務(wù)含義

首先要了解市場部想優(yōu)化什么，并以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估，最重要的是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化：對 P2P 類網(wǎng)站來說，是否『發(fā)起借貸』遠(yuǎn)遠(yuǎn)比『用戶數(shù)量』重要。

所以無論是 Google 還是金山渠道，都要根據(jù)用戶群體的不同，優(yōu)化相應(yīng)用戶的落地頁，提升轉(zhuǎn)化。

2. 制定分析計(jì)劃

以『發(fā)起借貸』為核心轉(zhuǎn)化點(diǎn)，分配一定的預(yù)算進(jìn)行流量測試，觀察對比注冊數(shù)量及 ROI 效果，可以持續(xù)觀察這部分用戶的后續(xù)價值。

3. 拆分查詢數(shù)據(jù)

根據(jù)各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網(wǎng)站訪問深度以及訂單類型數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶分群。

4.提煉業(yè)務(wù)洞察

在不同渠道進(jìn)行投放時，要根據(jù) KPI 的變化，推測業(yè)務(wù)含義。比如谷歌渠道的效果不好，可能因?yàn)楣雀璐蟛糠值牧髁吭诤Ｍ?，可能會造成轉(zhuǎn)化率低。而金山網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟有很多展示位置，要持續(xù)監(jiān)測不同位置的效果，做出最后判斷。

5.產(chǎn)出商業(yè)決策

最后根據(jù)數(shù)據(jù)洞察，指導(dǎo)渠道的投放決策制。比如停止谷歌渠道的投放，繼續(xù)跟進(jìn)金山網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟進(jìn)行評估，而落地頁要根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)持續(xù)地進(jìn)行優(yōu)化。

二、常見的數(shù)據(jù)分析方法（一）內(nèi)外因素分解法內(nèi)外因素分解法是把問題拆成四部分，包括內(nèi)部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解決每一個問題。

社交招聘類網(wǎng)站，一般分為求職者端和企業(yè)端，向企業(yè)端收費(fèi)方式之一是購買職位的廣告位。業(yè)務(wù)端人員發(fā)現(xiàn)『發(fā)布職位』數(shù)量在過去的 6 個月里有緩慢下降的趨勢。

對于這類某一數(shù)據(jù)下降的問題，從產(chǎn)品經(jīng)理的角度來說，可以如何拆解？

根據(jù)內(nèi)外因素分解法分析如下：

1.內(nèi)部可控因素

產(chǎn)品近期上線更新、市場投放渠道變化、產(chǎn)品粘性、新老用戶留存問題、核心目標(biāo)的轉(zhuǎn)化；

2.外部可控因素

市場競爭對手近期行為、用戶使用習(xí)慣的變化、招聘需求隨時間的變化；

3.內(nèi)部不可控因素

產(chǎn)品策略（移動端/PC端）、公司整體戰(zhàn)略、公司客戶群定位（比如只做醫(yī)療行業(yè)招聘）；

4.外部不可控因素

互聯(lián)網(wǎng)招聘行業(yè)趨勢、整體經(jīng)濟(jì)形勢、季節(jié)性變化；

（二）DOSSDOSS 是從一個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到一個規(guī)?；鉀Q方案的方式。

某在線教育平臺，提供免費(fèi)課程視頻，同時售賣付費(fèi)會員，為付費(fèi)會員提供更多高階課程內(nèi)容。如果我想將一套計(jì)算機(jī)技術(shù)的付費(fèi)課程，推送給一群持續(xù)在看 C++ 免費(fèi)課程的用戶，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何輔助分析？按 DOSS 的思路分解如下：

1.具體問題

預(yù)測是否有可能幫助某一群組客戶購買課程。

2.整體

首先根據(jù)這類人群的免費(fèi)課程的使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，之后進(jìn)行延伸，比如對整體的影響，除了計(jì)算機(jī)類，對其他類型的課程都進(jìn)行關(guān)注。

3.單一回答

針對該群用戶進(jìn)行建模，監(jiān)控該模型對于最終轉(zhuǎn)化的影響。

4.規(guī)模化

之后推出規(guī)?；慕鉀Q方案，對符合某種行為軌跡和特征的行為進(jìn)行建模，將課程推薦模型加入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

三、數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用手段根據(jù)基本分析思路，常見的有 7 種數(shù)據(jù)分析的手段。（一）畫像分群畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進(jìn)行特定的優(yōu)化和分析。

比如在考慮注冊轉(zhuǎn)化率的時候，需要區(qū)分移動端和 Web 端，以及美國用戶和中國用戶等不同場景。這樣可以在渠道策略和運(yùn)營策略上，有針對性地進(jìn)行優(yōu)化。（二）趨勢維度

建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產(chǎn)品特征的基本表現(xiàn)，便于進(jìn)行迅速迭代；還可以把指標(biāo)根據(jù)不同維度進(jìn)行切分，定位優(yōu)化點(diǎn)，有助于決策的實(shí)時性；（三）漏斗洞察通過漏斗分析可以從先到后的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)；

所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析都離不開漏斗，無論是注冊轉(zhuǎn)化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關(guān)注的有兩點(diǎn)。第一是關(guān)注哪一步流失最多，第二是關(guān)注流失的人都有哪些行為。

關(guān)注注冊流程的每一個步驟，可以有效定位高損耗節(jié)點(diǎn)。

（四）行為軌跡

行為軌跡是進(jìn)行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數(shù)據(jù)，無法全面理解用戶如何使用你的產(chǎn)品。了解用戶的行為軌跡，有助于運(yùn)營團(tuán)隊(duì)關(guān)注具體的用戶體驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)具體問題，根據(jù)用戶使用習(xí)慣設(shè)計(jì)產(chǎn)品，投放內(nèi)容；（五）留存分析留存是了解行為或行為組與回訪之間的關(guān)聯(lián)，留存老用戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標(biāo)之一；

除了需要關(guān)注整體用戶的留存情況之外，市場團(tuán)隊(duì)可以關(guān)注各個渠道獲取用戶的留存度，或各類內(nèi)容吸引來的注冊用戶回訪率，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)關(guān)注每一個新功能對于用戶的回訪的影響等。（六）A/B 測試A/B 測試是對比不同產(chǎn)品設(shè)計(jì)/算法對結(jié)果的影響。

產(chǎn)品在上線過程中經(jīng)常會使用 A/B 測試來測試產(chǎn)品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創(chuàng)意的測試。

要進(jìn)行 A/B 測試有兩個必備因素：

1.有足夠的時間進(jìn)行測試；

2.數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高；

因?yàn)楫?dāng)產(chǎn)品流量不夠大的時候，做 A/B 測試得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果是很難的。而像 LinkedIn 這樣體量的公司，每天可以同時進(jìn)行上千個 A/B 測試。所以 A/B 測試往往公司數(shù)據(jù)規(guī)模較大時使用會更加精準(zhǔn)，更快得到統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

（七）優(yōu)化建模當(dāng)一個商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)性時，我們通常會使用數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行建模，預(yù)測該商業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生；

例如：作為一家 SaaS 企業(yè)，當(dāng)我們需要預(yù)測判斷客戶的付費(fèi)意愿時，可以通過用戶的行為數(shù)據(jù)，公司信息，用戶畫像等數(shù)據(jù)建立付費(fèi)溫度模型。用更科學(xué)的方式進(jìn)行一些組合和權(quán)重，得知用戶滿足哪些行為之后，付費(fèi)的可能性會更高。

以上這幾種數(shù)據(jù)分析的方法論，僅僅掌握單純的理論是不行的。產(chǎn)品經(jīng)理們需要將這些方法論應(yīng)用到日常的數(shù)據(jù)分析工作中，融會貫通。同時學(xué)會使用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析工具，可以事半功倍，更好的利用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)整體增長。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘案例分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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